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线性判别分析（LDA）用于特征选择，可以对数据集或者图像提取有用特征，用于分类或者聚类等机器学习应用中-Linear Discriminant Analysis (LDA) for feature selection, application in dataset or image feature extraction, for classification or clustering applications in machine learning
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这是一个MATLAB工具箱包括32个降维程序，主要包括 pca,lda,MDS等十几个程序包，对于图像处理非常具有参考价值- ，This Matlab toolbox implements 32 techniques for dimensionality reduction. These techniques are all available through the COMPUTE_MAPPING function or trhough the GUI. The following techn
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线性鉴别分析，是信号处理中一种用来筛选所需信号的常用方法。其基本思想是选择使得Fisher准则函数达到极值的向量作为最佳投影方向，从而使得样本在该方向上投影后，达到最大的类间离散度和最小的类内离散度。在Fisher思想的基础上，Wilks和Duda分别提出了鉴别矢量集的概念，即寻找一组鉴别矢量构成子空间，以原始样本在该子空间内的投影矢量作为鉴别特征用于识别。-Linear Discriminant Analysis:Fisher R A. The use of multiple measurem
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里面包含了步态识别的整一套流程的代码实现，包括从视频流里面提取图片帧，背景建模，提取运动目标（运动检测），形态学处理（膨胀与腐蚀，连通性检测），归一化大小，步态能量图的构建，主成分分析（PCA）降维,线性判别分析（LDA）分类等等功能的代码实现。均通过测试。-Contains the gait recognition of the whole process of a set of code, including the extraction and picture frames from th
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用于降维的matlab工具包，包括PCA，LDA，LLE，等-Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction
Principal Component Analysis (PCA)
Probabilistic PCA
Factor Analysis (FA)
Classical multidimensional scaling (MDS)
Sammon mapping
Linear Discriminant Analysis (LDA
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线性判别分析LDA降维算法，类内距离最小，类间距离最大，训练、测试、分类完整的处理流程-Linear discriminant analysis LDA dimensionality reduction algorithm, the smallest within-class distance, the maximum distance between the classes, training, testing, processing complete classification
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matlab平台实现人脸识别，通过PCA降维后再通过线性判别分析LDA实现人脸匹配。内附ORL人脸数据库，运行main函数即可输出结果-Matlab platform to achieve face recognition, PCA dimensionality reduction and then through linear discriminant analysis LDA face matching. Contains ORL face , run the main function t
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