多项式微分，谱聚类，广义主成分分析

机器学习深度学习实战图像处理matlab基于主成分分析的图像压缩和重建

PCA(principal Component Analysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据压缩算法。在PCA中，数据从原来的坐标系转换到新的坐标系，由数据本身决定。转换坐标系时，以方差最大的方向作为坐标轴方向，因为数据的最大方差给出了数据的最重要的信息。第一个新坐标轴选择的是原始数据中方差最大的方法，第二个新坐标轴选择的是与第一个新坐标轴正交且方差次大的方向。重复该过程，重复次数为原始数据的特征维数。

海宁陆地面积接近七百平方千米，是典范的江南水乡，海宁地理位置处于长江三角洲南冀，浙江省的北部。海宁被外界誉为“中国皮革之都”，在全国范围内，是重要的皮革生产基地和集散中心。同时海宁拥有总建筑面积达45万平方米的皮草专业市场——海宁中国皮革城[1]。 海宁皮草的产业范围、工艺技术、主要经济指标和知名品牌数目均居海内前线，此中皮草服装产量、皮草交易量、皮草服装外贸出口供货值三项均列全国第一[5]。由于海宁中国皮革城的存在，在多年以前皮草业就是海宁的热门产业，不仅有各种中大型企业的建立，许许多多的自产自销个体经营户也如雨后春笋般加入到皮草业的大军中来。在海宁，平均3秒就能生产一只票夹[2]；平均48秒制成一组牛皮革沙发套[2]；平均1.3秒诞生一件皮衣[2]。皮草皮革产业是海宁的传统优势产业，也是海宁重要的区域特色产业[2]。

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。 在实际课题中，为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量（或因素），因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息。 主成分分析首先是由K.皮尔森（Karl Pearson）对非随机变量引入的，尔后H.霍特林将此方法推广到随机向量的情形。信息的大小通常用离差平方和或方差来衡量。

个性化HRTF合成 基于神经网络，主成分分析和人体测量学的个性化HRTF的合成。 该存储库是作为巴西圣玛丽亚联邦大学声学工程学士学位论文项目的一部分开发的。 个性化HRTF应用 使用提出的模型，可用于生成具有SOFA或HeSuVi扩展名的个性化HRTF的MATLAB应用。 Auraliza应用程序 可以使用SOFA HRTF和n通道音频输入创建实时虚拟听觉场景的MATLAB应用。 主-（基于PCA） 包含预处理和后处理，回归模型和HRTF重建例程。 可能有必要为本地目录调整路径。 功能 与SOFA HRTF和主要例程使用的常规功能一起使用的工具箱。

利用PCA主成分分析，对人脸图像进行降维压缩，之后重构人脸图像。

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随着三维扫描技术的迅猛发展, 点云数据的数据量变得异常庞大, 这对点云计算的性能提出了更高的要求。因此, 如何有效提高算法的执行效率一直是该领域的研究热点和难点。日益增大的数据量隐藏了丰富的三维(3D)形状模型, 将形状模型参与到点云计算过程中, 为提高点云计算的执行效率提供了一种新的方法和思路。利用3D几何特征分析技术, 获取与形状相关的特征参数, 并使其参与到点云分割过程中, 提出了形状分割方法。利用八叉树算法组织点云数据, 发现数据之间的相邻关系, 依靠点云数据的密度自适应地双向线性调整八叉树并建立数据索引。使用规则图形建立3D形状模型库, 实现模型与分割区域的匹配, 进而提取分割区域的形状参数, 为提高点云数据计算的精度和速度奠定基础。在分割效果和分割时间上, 对比了不同算法, 验证了基于形状的点云分割算法的可行性以及稳健性。