数据驱动PCA、ICA和KICA故障检测仿真研究

PCA降维+利用svd降维+利用sklearn库svd降维

此代码是基于PCA的人脸识别系统，作者加入了GUI界面，使用matalib实现。实验效果明显。

自己整理的PCA的数学原理。具备线代和概率基础的人应该能够很容易看懂。里面对于数学基础的讲解很是明白。

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python 聚类 效果图 使用PCA(主成分分析)对四维特征值进行降维并且使用matplotlib进行画图显示聚类效果 使用PCA(主成分分析)对四维特征值进行降维并且使用matplotlib进行画图显示聚类效果 在main.py源代码中修改自己对水果属性(甜度、酸度、水分、脆度)的喜好程度，修改完后执行代码 随机数据集会在Data.csv中生成 会根据数据集进行PCA降维分析和绘图，可以在最后的图表中看出喜欢不喜欢一般般具有明显聚类和区分效果

提出了一种新的同类通信辐射源个体识别方法．该方法选择矩形积分双谱(SIB)作为个体识别的主体特征参数，然后采用主元分析(PCA)方法从大量训练样本特征参数集中挑选低维、低复杂度的特征矢量，并在识别特征矢量中融合对分类具有显著贡献的辐射源调制特征参量，最后采用基于核函数的支撑矢量机(SVM)实现对辐射源个体识别．实验表明该方法在较低信噪比条件下具有较高的正确识别率(90％)，并能够较好地解决同型号、同批次通信辐射源的个体识别问题．

基于PCA的人脸识别算法实现毕业论文.doc

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基于PCA和SVM的实时人脸识别： faceCapture:首先采集需要被识别人的人脸，每人采取10张，统一格式大小，放入人脸数据库中； ReadFace:读入训练的人脸数据； fastPCA:PCA降维； scaling:训练数据归一化； train:使用SVM支持向量机训练模型； imageAcquision: 读入人脸照片—>灰度化—>检测人脸—>扣出人脸—>归一化尺寸—>在训练集的特征子空间中降维—>在训练集每维的最大最小值上数据归一化—>利用训练好的模型预测—>显示