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signal-analysis
- dctcom.m文件利用DCT变换完成对输入图像进行压缩；imagecbe.m完成对输入的两幅RGB图像用小波分析的方法进行图像融合 imagecom.m完成对输入的RGB图像用小波分析的方法进行自动降噪，得到高频系数阈值，降噪效果百分比和结果 wavelet1D.m完成对输入的一维信号进行多尺度离散小波分解 wavelet2D完成对输入的二维信号进行多尺度离散小波分解；zigzag.m完成对输入的8*8矩阵按照zigzag排列抽取数据
PCA
- 本程序可以对高维数据进行降维，便于得到主成分进行后续分析。(This program can reduce dimension of high-dimensional data and facilitate principal component analysis for subsequent analysis.)
classification
- 实现PCA分类.1、进行PCA的交叉检验。2、对数据进行PCA降维。3、进行分类，交叉检验。4、构造训练和测试的数据(PCA classification,Cross validation of PCA,PCA dimensionality reduction for data.)
pca
- 将原始数据由三维降到二维，保证功率在95%达到100%的还原率(Drop data from three dimensions to two dimensions)
kjade
- 1. 降维可以在压缩数据的同时让信息损失最小化； 2. 理解几百个维度的数据结构很困难，两三个维度的数据通过可视化更容易理解。(1. Dimensionality reduction can minimize information loss while compressing data; 2. It is difficult to understand the data structure of hundreds of dim
C#
- 1、求解水仙花数 2、输出 200 ~300 之间的所有素数和 3、统计 4×5 二维数组（数组中的数据为随机产生的 10~99 之间的整数）中奇数的个数和偶数的个数。 4、编写控制台应用程序，创建一个结构类型数组用于存放学生信息（学号、姓名、出生日期和成绩），编程输入 5 个学生的相关数据， 然后按成绩的降序进行排序，并输出排序后的学生的名次、学号、姓名、年龄和成绩。(Solving narcissus number)
pca
- 做降维处理，做分类，非常好的数据集合，可以用于一般的数据清晰(Decomposition is a very interesting great name and it is very very very good , so you will use it)
PCA
- 不用自带函数，而是直接编程实现PCA算法。然后用PCA实现将数据从三维降到二维。(PCA algorithm is realized by direct programming instead of self-contained functions.Then PCA is used to reduce the data from three-dimensional to two-dimensional.)
KPCA-故障检测
- 内附有对应的数据集，直接测试即可。利用KPCA进行降维。(With data sets, direct testing is enough.)
sklearn-SVM
- 支持向量机(SVM)——分类预测，包括核函数调参，不平衡数据问题，特征降维，网格搜索，管道机制，学习曲线，混淆矩阵，AUC曲线等(Support vector machine (SVM) - classification prediction, including kernel function parameter adjustment, unbalanced data problem, feature dimensionality r
DMD_for_Human_motion-master
- 动态模式分解,从人类步行数据中提取信息.动态模式分解是一种降维算法，最初是在流体力学领域引入的。与提供内部坐标系和相应投影的SVD相似，DMD为您提供随不同时间行为演变的特定空间模式。(Extract Info from Human Walking Data with Dynamic Mode Decomposition)
ELM_PSO-master
- 为了提升配网供电可靠性的预测精度!提出了基于主成分分析和粒子群优化极限学习机的配网供电可靠 性预测模型$ 从多方面分析影响供电可靠性的指标!利用主成分分析得到综合变量!实现对数据的降维$ 在此基 础上!构建人工神经网络并利用粒子群算法优化极限学习机的输入权值和阈值!完成对训练供电可靠性预测模型 的训练$ 以某大型电网的 ?L 个供电局样本 !% 种影响供电可靠性因素为例进行仿真分析!并将 E S R C E FQ C 4 G D算
MOMEDA+Teager（MCKD+Teager）
- 能够实现对实验数据的降维，为故障分类做准备(It can reduce the dimension of experimental data and prepare for fault classification)
电影评分 svd
- SVD算法不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域。是很多机器学习算法的基石。内含电影平分数据集(SVD algorithm can be used not only in feature decomposition of dimension reduction algorithm, but also in recommendation system, natural language process