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主成分分析（PCA)算法是用于简化数据的一种技术,对于某些复杂数据就可应用主成分分析法对其进行简化。-principal component analysis (PCA) algorithm is used to simplify the technology of data, For some complex data can be applied Principal Component Analysis streamline its.
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matlab principal component analysis, PCA算法.
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统计模式识别工具箱（Statistical Pattern Recognition Toolbox）包含：
1，Analysis of linear discriminant function
2，Feature extraction: Linear Discriminant Analysis
3，Probability distribution estimation and clustering
4，Support Vector and other Kernel Machines,
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主成分分析和偏最小二乘SquaresPrincipal成分分析（ PCA ）和偏最小二乘（ PLS ） ，广泛应用于工具。此代码是为了显示他们的关系，通过非线性迭代偏最小二乘（ NIPALS ）算法。
,Principal Component Analysis and Partial Least SquaresPrincipal Component Analysis (PCA) and Partial Least Squares (PLS) are widely used tools. Thi
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Kernel principal component analysis (kernel PCA) [1] is an extension of principal component analysis (PCA) using techniques of kernel methods. Using a kernel, the originally linear operations of PCA are done in a reproducing kernel Hilbert space with
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PCA人脸识别算法，识别率达到99 ，采用小波变换的方法及主成分分析法。-PCA face recognition algorithm, the recognition rate up to 99 , using wavelet transform methods and principal component analysis.
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用于故障诊断的PCA方法例程5个(含KPCA)，利用PCA（主元分析）方法或者KPCA方法，进行工业系统的故障诊断程序，有详细的注释说明-PCA method for fault diagnosis routine five (including KPCA), using PCA (principal component analysis) method or KPCA method, industrial process fault diagnosis, a detailed explanat
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PCA主成份分析算法的MATLAB程序源码.测试是以费雷数据库的灰度等级部分.-PCA principal component analysis algorithm MATLAB program source code. Test is gray ferret grade part of the database.
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独立成分分析是近年来出现的一种强有力的数据分析工具。1994年由Comon给出了ICA的一个较为严格的数学定义，其思想最早是由Heranlt和Jutten于1986年提出来的。ICA从出现到现在虽然时间不长，然而无论从理论上还是应用上，它正受到越来越多的关注，成为国内外研究的一个热点。特别是从应用角度看，它的应用领域与应用前景都是非常广阔的，目前主要应用于盲源分离、图像处理、语言识别、通信、生物医学信号处理、脑功能成像研究、故障诊断、特征提取、金融时间序列分析和数据挖掘等。
IC
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里面包含主元分析PCA的Matlab代码，包括提取主元，求方差贡献率，绘制贡献率直方图等-Which contains the principal component analysis PCA of the Matlab code, including the extraction of the main element, seeking variance contribution rate, contribution rate of histogram mapping, etc.
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PCA主元分析的matlab源代码，比较简单-PCA principal component analysis of the matlab source code is relatively simple
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MATLAB源程序，主成分分析法（PCA），这是一种降维的方法，可以用于多通道数字信号处理-MATLAB source code, principal component analysis (PCA), which is a dimension reduction method can be used for multi-channel digital signal processing
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神经计算的实验作业。用principle components analysis计算模式的主分量。提取线性输入的特征。-Neural computing experiment operations. Computing model using principle components analysis of the principal component
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Principal component analysis,for study about classification data,develop for svm , lvq etc-Principal component analysis,for study about classification data,develop for svm , lvq etc
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基于主成分分析(PCA)的人脸识别系统。-Based on principal component analysis (PCA) of face recognition systems.
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用Matlab实现主成分分析（PCA)算法.-Principal component analysis using Matlab implementation (PCA) algorithm.
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一个关于主成分分析的matlab演示，十分有用-A principal component analysis on matlab demo, very useful
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Kernel principal component analysis (kernel PCA) is an extension of principal component analysis (PCA) using techniques of kernel methods. Using a kernel, the originally linear operations of PCA are done in a reproducing kernel Hilbert space with a n
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主成分分析pca算法matlab程序代码：pca标准化、协方差、特征根特征向量、方差贡献率-Principal component analysis pca algorithm matlab code: pca standardized covariance, eigenvalues eigenvectors, the variance contribution rate. . .
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主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。(Principal Component Analysis (PCA) is a statistical method. Convert a set of variables that may be relevant by orthogonal transform into a set of linearly
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