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LLE
- 此程序为非线性降维典型算法之一－－LLE算法，对想进行高维数据降维研究的朋友们值得一看
DWT_PCA
- 离散小波变换，然后主成分分析进行数据降维，用于模式识别，如人脸识别，掌纹，表情，指纹等识别。
DCT_PCA
- 离散余弦变换，然后主成分分析进行数据降维，用于模式识别，如人脸识别，掌纹，表情，指纹等识别。
PCA1
- pca算法，用于数据降维，注释非常详细清晰，
KPCA.rar
- 一个很好的PCA程序。它可用于数据的降维，消噪及特征提取。,A good PCA procedures. It can be used for data dimensionality reduction, de-noising and feature extraction.
DCC
- 基于典型相关性的线性鉴别分析，先用PCA对数据降维之后，再结合典型相性鉴别分析来得到转换矩阵-Based on a typical linear correlation analysis to identify, first PCA for data reduction, the combined analysis to identify the typical phase of the transformation matrix obtained
2DPCA降维然后在重构图像
- 2DPCA降维，然后在重构图像，对数据降维者非常有帮助。,2DPCA dimensionality reduction, and then in the reconstructed image, dimensionality reduction of data are very helpful.
pca
- 主成分分析程序,应用于图像特征提取，数据降维等方面 -the code of PCA
PCA
- 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. -Principal Component Analysis is used to make data dimensionality reduction or extract target characteristics。
FunFDA
- FunFDA模式识别中特征提取中的数据降维的一种算法-fisher discriminant analysis
PCA
- 优化后的PCA 能对数据进行降维 很实用-PCA can be optimized for data dimensionality reduction is very useful
lda
- lda 源码。用来为数据降维，使得识别率有所提高。-lda source code. Is used for data dimensionality reduction, making the recognition rate increased.
PCADR
- 用于特征降维人脸识别等多元数据分析的主分量分析投影的Matlab代码实现。-For feature reduction and other multivariate data analysis, face recognition principal component analysis projection of the Matlab code implementation.
empca
- PCA特征降维，用于图像处理人脸识别等模式识别领域和数据挖掘两领域-PCA feature reduction, image processing for face recognition and other pattern recognition and data mining of two areas
vstock61
- 离散小波变换，然后主成分分析进行数据降维，用于模式识别，如人脸识别，掌纹，-Discrete wavelet transform, and then principal component analysis for data dimensionality reduction for pattern recognition, such as face recognition, palm prints,
meanshiftsegmentation
- 均值漂移图像分割测试程序,使用meanshift算法对彩色图像进行聚类分割，效果很好，并且显示使用时间、找到的类数，另包含RGB与LUV颜色空间的互相转换，图片矩阵数据转为降维数组等，程序中有详尽的注释和说明，并且配有测试结果图片，非常适合计算机视觉、机器学习、模式识别的朋友参考-failed to translate
PR_paper
- 基于独立成分分析的人脸识别方法研究 基于流形学习的数据降维方法研究 人脸识别系统的设计与开发 基于主成分分析的人脸识别 特征提取算法的研究与改进。。。。。。 做人脸识别式一系列的参考资料 -Face recognition based on independent component analysis method based on manifold learning method of data reduction system design and developme
PCA
- PCA算法主要用于提取高维特征，可以将图像这种高位数据降维成为低维向量-PCA algorithm
pca
- 实现pca功能，进行数据降维，使算法简单化-Realize pca functions, to data dimension reduction, the method is simple
K-Means PCA降维
- K-Means算法,不要求建立模型之后对结果进行新的预测，没有相应的标签，只是根据数据的特征对数据进行聚类。主成分分析降维对数据进行可视化操作,对features进行降维.(K-Means algorithm does not require the establishment of the model after the new prediction of the results, there is no corresponding tag, but only on the character