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setupbasepack80_D6
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setup_mathpack80_D6
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setup_chempack80_D6
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PCA
- 实现了模式识别中主成分分析（PCA）算法，可以对目标快速分类-To achieve the pattern recognition principal component analysis (PCA) algorithm, can be quickly classified on the target
PCA
- 快速PCA,对样本矩阵进行快速主成分分析，和降维，输出特征向量矩阵。-Rapid PCA, the sample matrix of fast principal component analysis , dimensional reduction
MATLAB
- 一个可以把矩阵进行标准化的小程序，比较简单。一个主成分分析快速降低维的算法-Matrix standardized small program
KPCA-demo2
- 这是一个比较完整的KPCA算法，通过这个算法可以快速的找到主要的特征向量进行主成分分析。-This is a relatively complete KPCA algorithm, this algorithm can quickly find the main feature vector principal component analysis.
SIFT_PCA
- 人脸识别，将主成分分析法与局部特征提取算法结合在一起实现，具有快速、准确的优点。
xinzhangxingtaixuexing2
- 背景:快速的将心脏按其特征进行聚类可为后续统计分析和研究带来很大的便利.系统聚类法是将样品或变量按照其性质上的亲疏相似程度进行分类的一种多元统计方法.目的:提出用主成分一聚类分析的方法来描述心脏形态学形状并进行分类,对中国健康成年人的心脏X射线测量的各项指标进行综合评价.方法:搜集了36例健康成年人的胸片,并用MxLiteView软件手动测量了每幅胸片中代表心脏形态学形状常用的10个指标,用Matlab软件对测量指标进行主成分分析,然后对提取出的主成分进行聚类.结果与结论:主成分分析后提取出3个
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- 快速主成分分析方法，既可以大大降维，又能提高速度，很棒的-fast PCA method
fastPCA
- 快速PCA变换。对样本矩阵进行快速主成分分析降维，输出降维后的K维样本特征向量组成的矩阵。-fast pca coad。
uxmwyyxd
- 包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，hemgFTh参数主要是基于mtlab的程序，毕业设计有用，用MATLAB实现的压缩传感，yhBNXTu条件包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，快速扩展随机生成树算法。- Including principal component analysis, factor analysis, Bayesian analysis, hemgFTh parameter Mainly based on the mtlab procedures, Grad
tneaigit
- 相关分析过程的matlab方法，快速扩展随机生成树算法，对HARQ系统的吞吐量分析，能量熵的计算，是信号处理的基础，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。- Correlation analysis process matlab method, Rapid expansion of random spanning tree algorithm, HARQ throughput analysis of the system, Energy entropy calculation, Is the b
gucnzjai
- 包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，包含位置式PID算法、积分分离式PID，快速扩展随机生成树算法，进行波形数据分析。-Including principal component analysis, factor analysis, Bayesian analysis, BP neural network function fitting and pattern recognition, It contains positional PID algorith
hbirvhet
- 包括随机梯度算法，相对梯度算法，在matlab环境中自动识别连通区域的大小,信号维数的估计，快速扩展随机生成树算法，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，线性调频脉冲压缩的Matlab程序。- Including stochastic gradient algorithm, the relative gradient algorithm, Automatic identification in the matlab environment the size of the connected ar
daneggpq
- 用于特征降维，特征融合，相关分析等,正确率可以达到98％，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，采用了小波去噪的思想，包括回归分析和概率统计，gmcalab 快速广义的形态分量分析，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等。-For feature reduction, feature fusion, correlation analysis, Accuracy can reach 98 , Including principal component analysis, factor analy
fastPCA0094
- 快速主成分分析算法，经测试要比传统PCA快很多。-Fast principal component analysis algorithm has been tested much faster than the traditional PCA.
基于主分量的人脸重构
- 本实验是基于主成分分析法（PCA）在人脸识别中的应用，采用SVM分类器在ORL人脸库的基础上通过Matlab实现了快速PCA算法的验证仿真。
MOMEDA+Teager（MCKD+Teager）
- 能够实现对实验数据的降维，为故障分类做准备(It can reduce the dimension of experimental data and prepare for fault classification)