lda降维matlab代码降维pca-lda CS的PCA和LDA分析：551​​模式重建过程hw3 为输出运行patternHw3_main脚本 随代码一起附上报告，该报告分析作业中的给定数据 LDA代码来自Matlab工具箱，用于降维 该工具箱可以从以下位置获得 使用前请先参考

基于的人脸识别算法，首先应用变换，求出训练人脸空间的特征值，对特征值进行一定的取舍，然后构成一个新的低维正交基空间，我们将所有的人脸投影在这个低维空间中，然后计算与待测图像的人脸最近的人脸图像，最后完成人脸识别。人脸识别算法的关键步骤包括以下四步： 第一步：图像预处理。 第二步：训练人脸库，建立特征脸空间。 第三步：将预存人脸图像和待识别图像投影到特征脸空间上。

MATLAB实现PCA-BiLSTM主成分降维结合双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测（完整源码和数据） 数据为多输入回归数据，输入12个特征，输出1个变量。 运行环境MATLAB2018b及以上。

物流人工智能_机器学习

pca降维

pca模块c代码，基于C8051f360单片机

主成分分析 PCA算法的实现使用两种方法：SVD和矩阵分解。

pca用于图像分类，pca方法的使用，简单的课程应用

此提交包含以下文件： 1）dataset.mat 2) KPCAsurface.m 3) PCAsurface.m 4）greenmag.m dataset.mat 包含取自模拟过程示例的二维数据集。 该数据用于训练和测试内核 PCA 以进行故障检测。 训练后，为输出数据空间中的每个位置计算广泛使用的用于故障检测的 T2 和 Q 统计指标，从而生成等高线图。 然后将 99% 显着性水平检测限叠加在地图上，作为数据空间的正常（绿色）和错误（品红色）区域之间的边界。 使用等高线图，人们可以将各种内核类型和参数选择对正常和故障过程状态之间的决策边界的影响可视化。 这项工作是对参考文献 [1] 中结果的补充。 进一步的工作可以通过调查内核行为对进程监控性能的影响来进行。 [1] KES Pilario、Y. Cao 和 M. Shafiee。 非线性动态过程中早期故障监测的混合核规范变量

这是论文“PCA based Edge-preserving Features for Hyperspectral Image Classification, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2017, 55(12), 7140-7151.”的代码，更多细节可以在论文中找到。 如果你使用这个演示，请引用这篇论文。 要运行此演示，您应该先下载 libsvm-3.22。 libsvm-3.22 可在https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ 获得