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LDA/GSVD算法matlab代码，可用来实现基于广义奇异值分解的线性鉴别分析方法-LDA / GSVD algorithm Matlab code, can be used to achieve based on the generalized singular value decomposition of linear discriminant analysis method
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Matlab source codes for the regularized linear discriminant analysis (R-LDA)，Author: Lu Juwei，Bell Canada Multimedia Lab, Dept. of ECE, U. of Toronto，Released in 01 November 2004
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基于matlab的人脸识别程序，可以实现简单的人脸识别功能，算法基于LDA（linear discriminant analysis）-Matlab-based face recognition program, you can achieve a simple face recognition algorithm based on LDA (linear discriminant analysis)
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本人用MATLAB编写的线性判别分析程序，识别率很高-I use the MATLAB program written in linear discriminant analysis to identify the high rate of
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对有类别监督的数据进行先行判别分析用于降维
数据为结构体类型，返回数据也是降维后的结构体类型。如(a.X a.y)a.X是带有类别的数据，a.y是类别信息-Synopsis:
model = lda(data)
model = lda(data,new_dim)
Descr iption:
This function is implementation of Linear Discriminant Analysis.
The goal
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线性判别分析法源代码,LDA算法，输出分类结果-Linear discriminant analysis method source code, to output the classification results
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LDA，即线性判别分析。本程序介绍了经典的LDA算法，希望能对各位读者有所帮助。-LDA, namely linear discriminant analysis. This program introduces the classical LDA algorithm, hoping to help all of you readers.
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将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离，即模式在该空间中有最佳的可分离性，与PCA区别：LDA考虑分类标签，属于有监督分类。-Linear discriminant analysis (LDA) is a generalization of Fisher s linear discriminant, a method used in statistics, pattern recognit
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上了一门统计分析的课程，所有课程所学内容均不允许使用工具包，特自写PCA，实现LDA线性分类，希望可以与大家分享，一起学习参考，
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这是一个应用了线性鉴别分析方法的程序，供大家参考学习-This is an application of the linear discriminant analysis procedures, for your reference study
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性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)，也叫做 Fisher 线性判别
(FisherLinear Discriminant,FLD)， 是模式识别的经典算法(Linear Discriminant Analysis)
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线性判别式分析，可以用来对数据进行分类或数据降维（不同于PCA）(Linear discriminant analysis)
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LDA算法 将带上标签的数据（点），通过投影的方法，投影到维度更低的空间中，使得投影后的点，会形成按类别区分，一簇一簇的情况，相同类别的点，将会在投影后的空间中更接近。(Linear Discriminant Analysis)
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2D线性判别分析工具箱，该方法为Pattern recognition letters关于2DLDA的源码(2D linear discriminant analysis toolbox, which is the source code for Pattern recognition letters on 2DLDA)
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在MATLAB2014b版本，进行人脸识别，包含PCA降维、LDA线性判别、KNN最近邻算法等技术(In MATLAB2014b version, face recognition is carried out, including PCA dimension reduction, LDA linear discriminant analysis, KNN nearest neighbor algorithm and so on.)
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LLDA，局部线性判别分析，可以降到任意的维度，相比LDA更加优秀(LLDA, Local Linear Discriminant Analysis, can be reduced to any dimension, which is better than LDA.)
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LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的，这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。
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