主分量分析,用于高维数据降维或提取目标特征。程序精简，效率高.

pca特征提取的matlab代码PCANet-for-LIF 分类 论文“PCANet A Common Solution for Laser-Induced Fluorescence Spectral Classification”的 Matlab 代码 要求 MATLAB 用法 步骤 0程序说明 demo.m是一个示例程序 LoadData.m是一个导入数据的子程序。 PCANet_train.m是为 PCANet 训练的子程序 PCA_FilterBank.m是 PCANet 过滤器的子程序 PCANet_FeaExt.m A是PCANet特征提取的子程序 PCA_output.m是 PCANet 输出的子程序 HashingHist.m是哈希和直方图处理的子程序 Step 1修改代码Step 1.1修改demo.m %% Input ImgSizeh = 52 ; % high of the input image ImgSizew = 70 ; % width of the input image ImgFormat = ' gray ' ; % 'color' or 'gr

实现特征提取算法和K紧邻聚类，内有详尽的程序说明

pca特征提取的matlab代码脑电手部运动解码 该研究项目的主要目标是使用机器学习和信号处理算法从原始 EEG（脑电图）信号中对手部动作进行分类。 使用的一般思想是从原始 EEG 信号（功率谱密度）中提取频谱特征，并使用这些特征来训练卷积神经网络 (CNN) 进行分类。 所需的 Python 库 TensorFlow NumPy Scikit-学习 Matplotlib 存储库结构 MATLAB：生成数据文件和数据文件的MATLAB代码。 辅助：辅助功能。 绘图：原始信号和计算特征的可视化。 plot_features.py 原始PSD_class.py unit_tests ：单元测试。 average_PSD_test.py example_generation_test.py PCA_on_PSD_test.py power_spectral_density_test.py RawPSD_class_test.py 频谱图_test.py 文档：实现算法的文档。 特征计算算法.pdf 研究报告.pdf 模型：用于特征提取和分类的端到端模型。 分类器：分类模型。 CNN：卷积神经

PCA特征提取 PCA(Principal Component Analysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。 PCA是通过寻求方差最大的投影方向对原始数据进行变换，得到一组相互之间不相关的新特征。投影方向可取样本数据协方差矩阵的特征向量，各特征向量的重要程度利用其对应的特征值来衡量。 变换形式为 ，变换矩阵W由样本协方差矩阵的特征向量构成。可更改构成变换矩阵的向量个数，从而得到不同数量的特征，实现特征降维。

PCA特征提取K均值聚类matlab代码.rar

运用主元分析法对图像进行特征提取

只要输入数据矩阵，使用该代码可以提取特征主元，实现降维

采用PCA特征降维技术提取图像的特征向量，并可利用fisher分类器对测试样本进行分类

利用PCA进行特征提取，KNN作为分类器对高光谱图像进行分类，内含高光谱数据