numpy复现lda算法内含数据集

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：LDA算法的人脸识别程序(附有相应的论文)_LDA_人脸识别_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

结合主元分析（PCA）与线性鉴别分析（LDA）的特点，利用PCA-LDA算法进行性别鉴别。通过PCA算法求得训练样本的特征子空间，并在此基础上计算出LDA算法的特征子空间。将PCA算法与LDA算法的特征子空间进行融合，获得PCA-LDA算法的融合特征空间。训练样本与测试样本分别朝融合特征空间投影，从而得到识别特征。利用最近邻准则即可完成性别鉴别。实验中利用三种预处理方法（PCA+LDA、HG+PCA+LDA、RHG+PCA+LDA），得出各自的实验结果，并进行比较。实验结果表明，利用RHG+PCA+LDA方法预处理后，使用PCA-LDA算法进行性别鉴别可以得到理想的效果。

潜在狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)是一种流行的三层概率主题模型,其实现了文本与文本中的单词在主题层次上的聚类。该模型以词袋(Bag of Words,BOW)模型为假设,所有单词的重要性相同,简化了建模的复杂度,但使得主题分布倾向于高频词,影响了主题模型的语义连贯性。针对此问题,提出了一种基于动态权重的LDA算法,该算法的基本思想是每个单词在建模中具有不同的重要性,在迭代过程中根据单词的主题分布动态生成相应的权重并反作用于主题建模,降低了高频词对建模的影响,提高了关键词的重要性。在4个公开数据集上的实验表明,基于动态权重的LDA算法在主题语义连贯性、文本分类准确率、泛化性能和精度方面比目前流行的LDA推理算法表现得更加优越。

输入：训练集合属性 测试集合属性 训练集合标签 输出：预测的标签

% This code is LDA base face recoginition programme. It reads nots(here 6) % facse from ORL database and the rest (nump-nots) are used as test. % LDA_Performance shows the recognition performance. % % If you get out of memory error you may uncomment the comments. % % This code has been written in Fall 2008 by me, Gholamreza Anbarjafari % (Shahab). You can use this code for any research and academic purposes % and you may refer to us in your acknowledgement!

lda算法模型，里面有注释，需要的同学可以拿来学习，高深的大咖就不用看了，适合初者

基于LDA算法的人脸识别 LDA是基于最佳可分性的人脸识别算法，具有一定的研究意义

经典的人脸识别算法二维lda算法。时间短识别率高，解决了小样本问题和运行时间问题，共同分享一下，一起学习