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image-textual-analysis
- 计算图像纹理共生矩阵及共生矩阵相关系数、熵等几个特征值，供后续的分类识别应用。提供了友好的操作界面。觉得最好的应用就是用于人脸识别的样本训练。-calculated image texture symbiotic matrix and symbiotic correlation coefficient matrix, some features, such as entropy values for the follow-up to the recognition and classificat
relationCal
- 计算一个以文本格式存储的矩阵的相关系数矩阵，包括例子数据。-calculated a text format to store the correlation coefficient matrix of matrices, including examples of data.
用C语言编写求矩阵自相关函数小程序
- 用C语言编写求矩阵自相关函数小程序，可应用于图像处理中求自相关系数-Written in C find the autocorrelation function of a small matrix program, can be applied to image processing request from the correlation coefficient
TimeSeries
- 用于时间序列的计算，先计算出自相关函数和自相关系数，从而得到Toeplitz矩阵-time series arma ar
StepwiseRegress
- 逐步法线性回归 C#源码（vs2005工程），得到回归系数、复相关系数、相关系数矩阵等。-Stepwise linear regression C# source code (vs2005 project), the regression coefficient, multiple correlation coefficient, correlation coefficient matrix.
C_xiangguanxishu
- 用C语言编的一个求任意矩阵行间相关系数的程序，可用于回归分析法参考-Using C language made an arbitrary matrix for the correlation coefficient between the lines of the procedures, regression analysis can be used for reference
VB_xiangguanxishu
- 用VB语言编的一个求任意矩阵行间相关系数的程序，可用于回归分析法参考-VB language with a provision for arbitrary correlation coefficient matrix between the lines of the procedures, regression analysis can be used for reference
Doolittle
- Doolittle法求解任意阶的方程，运用系数矩阵的分解两个相关矩阵，再求解两个三角矩阵方程。-Doolittle method to solve the equations of arbitrary order, using both the decomposition of coefficient matrix correlation matrix, and then solving two triangular matrix equation.
mohujulei
- 模糊聚类方法，用相关系数法构造模糊相似关系矩阵r，构造了模糊等价评判矩阵，为了方便下载者使用，把代码进行了优化，可直接把矩阵带进去使用。-Fuzzy clustering method, using the correlation coefficient method to construct the fuzzy similarity relation matrix r, construct a fuzzy equivalence evaluation matrix, in order to f
PCA
- 函数作用： cwstd.m——用综合标准化法标准化矩阵 Cwfac.m——计算相关系数矩阵，计算特征向量和特征值，对主成分进行排序，计算各个特征值的贡献率，挑选主成分（贡献率达与85 ），输出主成分个数，计算主成分载荷 Cwscore.m——计算各主成分得分，综合得分并排序 Cwprint.m——读入数据文件，调用以上三个函数，并输出结果 原始数据：存储在src.txt中是一个30×8的矩阵 敲入命令： -PCA
Principal-contens-analysis(PCA)
- 用于主成分分析（PCA）,包括，原变量相关系数矩阵的特征向量和特征值的求解，主成分的提取，载荷值的确定等-Used principal component analysis (PCA), including the original variable correlation matrix eigenvectors and eigenvalues of the solution, the main component of the extract, load value
Minimum-Bayes-classifier-error-rate
- 这是模式识别中最小错误率Bayes分类器设计方案。 自行完善了在不同先验概率的条件下，男、女错误率和总错误率的统计，放入各个数组当中。 全部程序由主函数、最大似然估计求取概率密度子函数、最小错误率贝叶斯分类器决策子函数三块组成。 调用最大似然估计求取概率密度子函数时，第一步获取样本数据，存储为矩阵；第二步对矩阵的每一行求和，并除以样本总数N，得到平均值向量；第三步是应用公式（3-43）采用矩阵运算和循环控制语句，求得协方差矩阵；第四步通过协方差矩阵求得方差和相关系数，从而得到概率密度
Minimum-Risk-Bayes-classifier
- 这是模式识别中最小风险Bayes分类器的设计方案。在参考例程的情况下，自行完善了在一定先验概率的条件下，男、女错误率和总错误率的统计，放入各个数组当中。 全部程序由主函数、最大似然估计求取概率密度子函数、最小错误率贝叶斯分类器决策子函数三块组成。 调用最大似然估计求取概率密度子函数时，第一步获取样本数据，存储为矩阵；第二步对矩阵的每一行求和，并除以样本总数N，得到平均值向量；第三步是应用公式（3-43）采用矩阵运算和循环控制语句，求得协方差矩阵；第四步通过协方差矩阵求得方差和相关系数，从
b153df9e8edb.rar
- 计算一个以文本格式存储的矩阵的相关系数矩阵，包括例子数据,Calculate a correlation coefficient matrix of the matrix stored in text format, including examples of data
相关系数矩阵
- 相关系数矩阵编码，通过MATLAB编程实现，简单明了
rr
- 二维矩阵标准化，并求矩阵的相关系数源代码。-Standardization and Matrix two-dimensional matrix of correlation coefficients source code.
PCA
- 该代码通过下载txt文件里的数据或读入图片，可以计算出该矩阵的相关系数矩阵的特征根和特征向量。-The code txt file by downloading data or read into the picture, you can calculate the characteristic roots and eigenvectors of the correlation matrix of the matrix.
newPCA
- 一种新的主元分析降维方法，PCA特征矩阵与相关系数法相结合，结合系数通过归一化方法求出同时满足贡献率与相关性分析的特征变量-a new strategy of PCA dimensionality reduction .the combination of PCA with Correlation coefficient，Feature variable is adappted to Correlation coefficient analysis and contribution rate
Covari-coeffici-matrix-
- 利用c#语言实现协方差矩阵、相关系数矩阵及它们的特征值计算，源码，已经调试。-Using c# language covariance matrix, correlation coefficient matrix and their eigenvalue calculation, source code, has been debugged.
exp_2_1
- Iris数据集，计算协方差矩阵和相关系数矩阵和kl变换(The goal of this programming experiment is to: Calculate the covariance matrix and the correlation coefficient matrix of the Iris data set. Perform the Karhunen-Loeve transform on this data set.)