MATLAB用拟合出的代码绘图学士项目：使用Support-Vector Machines和KNN基于EEG数据对愤怒进行分类 以下存储库是学士项目期间使用的代码的枢纽。 该存储库包含用于预处理和分析EEG数据（Matlab），所有统计测试（R）和分类器（Python +）的每一行。 随着项目的进行，本文档的其余部分用作记事本。 它充满了对我们一路重要的项目，在归档项目之前不得更改。 每个脚本都包含解释性注释，以指导读者阅读代码。 线性混合效应模型 验证线性混合效应模型始终需要做两件事： 检查正常性和同质性。 构建一个所谓的“空模型”，并将混合模型的性能与此空模型进行比较。 I.混合效应模型属于参数统计技术（连同t检验和ANOVA检验）一起。 参数方法要求条件之间的差异呈正态分布，即条件A和条件B之间的差异需要近似钟形曲线。 非参数技术没有此限制-它们是“无分布的”-但是，混合模型是参数化的，因此我们需要检查差异是否实际上遵循正态曲线。 混合模型的另一个要求是数据是同质的，即就方差而言，数据集的一部分与另一部分没有很大差异。 下面描述的图检查了两者->形成了两个云，描绘了男性和女性之间

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matlab代码lda 潜在狄利克雷分配 介绍 潜在狄利克雷分配 (LDA) 是文本文档的概率生成模型。 文档被建模为一组“主题”的混合体。 使用变分贝叶斯 (VB) 算法，可以学习与语料库中的文档对应的主题集。 然后可以将这些主题特征用于诸如文本分类之类的任务。 包含的文件 batchLDA.m - 在 MATLAB 中通过文档的批处理实现 LDA。 为语料库中的文档获取一组字数向量并输出一组主题特征。 classify.m - 使用 LDA 主题特征的简单文本分类示例。 需要 . 执照 此代码在 MIT 许可下可用。 请查阅包含的许可证文件以获取完整信息。 参考 [1] DM Blei、AY Ng 和 MI Jordan，“潜在狄利克雷分配” ，机器学习研究杂志，卷。 3，第 993-1022 页，2003 年。 [2] DM Blei、MD Hoffman 和 F. Bach，“潜在狄利克雷分配的在线学习”，神经信息处理系统 (NIPS) 2010 ，温哥华，2010。

基于pca lda 粗糙集 模糊神经网络的人脸识别程序 在matlab上可直接运行

人工智人-家居设计-基于LDA的智能电视家庭成员识别方法研究.pdf

吉布斯采样matlab代码

LDA和KNN相结合的帖子热度预测算法.pdf

9-LDA与PCA算法.7z

lda pca的人脸识别技术研究

1. 简述LDA 原理、 算法模型与优化问题，给出全程推导细节；证明St=Sb+Sw； 2. 给出LDA的各种等价模型表示(除法的、减法的及其调换位置的等)， 在各数据集（不少于3个）比较PCA与“LDA的各种等价模型与正则模型”的人脸识别精度。 3.比较eigenface与fisherface的不同，并取3个类的图像投影在二维和三维空间中， 并用不同颜色的点表示不同的类，每个类选3个有代表性的点对应的人脸图像显示在该点的边上（用plot命令或imshow），比较PCA与LDA的结果的异不同。 4.参看前人论文，设计一个全新的线性鉴别分析方法或子空间学习方法，把简要内容写在本实验报告中；把长文写好提交到 ”论文提交处“。 其它注意事项同实验一。