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pca
- 这是一个模式识别中关于主成分分析的特征提取的matlab源码-This is a pattern recognition on the Principal Component Analysis Feature Extraction of Matlab FOSS
chongjian
- PCA特征脸训练和重建程序，比较好用，欢迎下载
pca(ICA)
- PCA（主成分分析法）和ICA（独立成分分析法）的MATLAB源程序，他们是目前图像处理比较经典的特征提取方法
KPCA.rar
- 快速的人脸特征提取算法KPCA，比普通的pca特征提取算法在效率上好了不少,Fast facial feature extraction algorithm KPCA, than ordinary PCA feature extraction algorithm in the efficiency of a good many
PCA.rar
- 用主成分分析法提取人脸图像特征的程序，算法理论依据是K-L变换,Principal Component Analysis with face image feature extraction process
PCA
- PCA,主成分分析，可应用于矩阵降维，人脸特征提取及人脸识别。-PCA, principal component analysis, can be applied to matrix reduction, facial feature extraction and face recognition.
pca
- 采用C++仿真实现利用PCA算法进行人脸特征提取-Simulation using C++ using PCA algorithm for face feature extraction
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。
pca
- PCA主成分分析，用于人脸识别，特征提取等-PCA principal component analysis for face recognition, feature extraction, etc.
PCA
- PCA主成分分析用于人脸识别，提取特征值特征向量。有ORL人脸库。-PCA principal component analysis for face recognition, extraction Eigenvalue eigenvector. Have ORL face database.
BasedonprincipalcomponentanalysisoftheFaceRecognit
- 在特征提取阶段，研究了PCA, 2DPCA, (2D) 2PCA, DiagPCA, DiagPCA-F-2DPCA等多 种方法。不同于基于图象向量的PCA特征提取，由于2DPCA, (2D) ZPCA, DiagPCA和 DiagPCA-I-2DPCA的特征提取都直接基于图象矩阵，计算量小，所以特征的提取速度明 显高于PCA方法。-In the feature extraction stage, the study of the PCA, 2DPCA, (2D) 2PCA,
pca
- pca 特征提取的源代码，对人脸识别很有帮助，-pca feature extraction of the source code, useful for face recognition,
pcalda
- 首先进行小波变换，在此基础上进行pca特征提取，在进行lda特征提取，用于人脸识别-First, wavelet transform, in this based on pca feature extraction, feature extraction during lda for face recognition
PCA-SVM
- 人脸识别程序 程序源代码可见 识别精度高PCA-SVM-Face Recognition program PCA-SVM
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
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
PCA
- 非常经典的特征提取算法，经常用来做降维方法，但是也可以直接用来做特征提取，很适合图像处理入门，在人脸识别也经常用到(Very classic feature extraction algorithm, often used to do dimensionality reduction methods, but can also be used directly to do feature extraction, it is suitable for image processing, in fa
PCA大作业
- PCA程序,处理绿萝的数据，机器学习，进行主成分分析，提取指定重要特征的方法。(PCA program, data processing ,Scindapsus, machine learning, principal component analysis method, A method of specifying important features .)
PCA&SVD_Denoising
- 使用PCA和SVD进行数据去噪，利用数据主要的特征向量进行数据恢复和重建(Using PCA and SVD for data denoising)