PCA人脸识别算法的优化_.pdf

用于特征降维，图像识别，图像融合的特征提取经典算法

通俗易懂的PCA入门，有详细的例子

二维的LDA+PCA人脸识别matlab程序，可直接使用

使用R的快速随机奇异值分解 随机奇异值分解（rsvd）是一种快速概率算法，可用于高精度计算海量数据集的近乎最优的低秩奇异值分解。 关键思想是计算数据的压缩表示形式以捕获基本信息。 然后，可以使用该压缩表示来获得低阶奇异值分解分解。 据我们所知，rsvd软件包为R中的低秩矩阵逼近提供了最快的例程之一。 随着矩阵尺寸的增加（此处目标等级k = 50），计算优势变得明显： 奇异值分解在数据分析和科学计算中起着核心作用。 SVD还广泛用于计算（随机）主成分分析（PCA），这是一种线性降维技术。 随机PCA（rpca）使用近似的奇异值分解来计算最重要的主分量。 该软件包还包括一个用于计算（随机化）鲁棒主成分分析（RPCA）的功能。 此外，还提供了一些绘图功能。 有关更多详细信息，请参见： 。 SVD示例：图像压缩 library( rsvd ) data( tiger ) # Image com

经过PCA处理后的MIMO雷达波束形成matlab代码

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2019年全国研究生数学建模 D题 汽车行驶工况构建

稀疏降维matlab代码重新讨论稀疏PCA 稀疏主成分分析（PCA）是一种流行的无监督方法，用于尺寸缩减和特征选择。 与标准PCA相比，稀疏PCA的主要优点是通过在加载矢量的元素（即权重）上施加零强制约束而获得了更高的解释性。 稀疏的加载向量可以更好地理解PCA的特征选择过程。 例子 考虑大小为p x n的零均值数据矩阵X ，其中n是样本数。 让我们将PCA获得的第一个主要加载向量表示为w 。 该加载向量包含p个权重，这些权重一起产生第一主成分w'X ，其中包含对应于每个样本的一维变量。 在PCA中， w是非稀疏的，因此无法轻易获得信息来确定最重要的特征。 一些研究使用稀疏PCA在w中强制执行零权重。 使用稀疏PCA，可以在降维过程中解释功能的重要性/相关性。 但是，假设我们要将维p减小为任意整数q ，例如1 <q <= p 。 在这种情况下，常规的稀疏PCA方法不能保证对于i = 1，...，q ，所有q个加载向量w_i都会选择相同的特征； 换句话说，它们不会具有相同的稀疏模式。 下表显示了模拟数据的示例。 我们提出的方法在保留稀疏模式的同时计算主要载荷。 引文 请引用以下论文 Se

这是如何使用 PCA 对 2D 数据集进行分类的演示。 这是 PCA 的最简单形式，但您可以轻松地将其扩展到更高的维度，并且您可以使用 PCA 进行图像分类 PCA 包括多个步骤： - 加载数据- 从原始数据集中减去数据的平均值- 寻找数据集的协方差矩阵- 寻找与最大特征值相关联的特征向量- 在特征向量上投影原始数据集 注意：MATLAB 有一个内置的 PCA 函数。 此文件显示 PCA 的工作原理