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C__MATLAB7_work_temporary_twodlpp2
- 2维LPP（2维局部映射保护）代码，可以对图像等二维数据进行降维。-two-dimensional LCDs (two-dimensional mapping of local protection) code, two-dimensional images of data dimensionality reduction.
create_scurve
- 人工产生scurve数据集，方便一些降维方法的效果验证-Scurve generate artificial data sets to facilitate some of the effects of dimensionality reduction methods to verify
PCA
- 主成分分析方法（PCA），PCA算法的理论依据是K-L变换，通过一定的性能目标来寻找线性变换W，实现对高维数据的降维。-Principal component analysis (PCA), PCA algorithm is based on the theory of KL transform, through a certain performance targets to find the linear transformatio
NeighborPreservEmbedd
- 一种邻域保护嵌入算法，用于高维数据的降维处理-The protection of a neighborhood algorithm for high dimensional data, dimensionality reduction to deal with
KPCA
- 一个很好的PCA程序。它可用于数据的降维，消噪及特征提取。-A good PCA procedures. It can be used for data dimensionality reduction, de-noising and feature extraction.
lda
- 非线性降维方法 可以应用于高维数据的机器学习-Nonlinear dimensionality reduction methods can be applied to high-dimensional data, machine learning
empca
- EMPCA算法的函数代码，附带有训练测试数据集，用于特征降维等方面。-Algorithm EMPCA function code, attached to the test data set there is training for the characteristics of dimensionality reduction and so on.
PCA
- 优化后的PCA 能对数据进行降维 很实用-PCA can be optimized for data dimensionality reduction is very useful
PCA
- 用于模式识别中的PCA降维输入数据data和option。data是一个矩阵，每一行代表一个样本。option是选择降维到多少维。-[eigvector, eigvalue] = PCA(data, options) [eigvector, eigvalue] = PCA(data)
pls
- 所谓偏最小二乘法，就是指在做基于最小二乘法的线性回归分析之前，对数据集进行主成分分析降维，下面的源码是没有删减的，GreenSim团队免费提供您使用，转载请注明GreenSim团队（http://blog.sina.com.cn/greensim）。 -The so-called partial least squares method, this means doing the least square method based on
LLDE
- llde程序是一个用于降维的程序。用于降低数据的维数，更好精简冗余信息。-ddle is used for data dimention reduction.
PCADR
- 用于特征降维人脸识别等多元数据分析的主分量分析投影的Matlab代码实现。-For feature reduction and other multivariate data analysis, face recognition principal component analysis projection of the Matlab code implementation.
wine
- pca-kmeans聚类 先将数据(wine,uci数据集)降维处理，在进行聚类-pca-kmeans clustering use the data of uci:wine.
empca
- PCA特征降维，用于图像处理人脸识别等模式识别领域和数据挖掘两领域-PCA feature reduction, image processing for face recognition and other pattern recognition and data mining of two areas
PCAandLDA
- 用pca 和 lda 实现数据的降维,加快机器的特征提取的速度。-Pca and lda of data with dimension reduction, feature extraction to speed up the speed of the machine.
pca
- PCA技术的一大好处是对数据进行降维的处理。我们可以对新求出的“主元”向量的重要性进行排序，根据需要取前面最重要的部分，将后面的维数省去，可以达到降维从而简化模型或是对数据进行压缩的效果。同时最大程度的保持了原有数据的信息。-A major advantage of PCA technology is reduce the dimension of the data processing. We can calculate the ne
meanshiftsegmentation
- 均值漂移图像分割测试程序,使用meanshift算法对彩色图像进行聚类分割，效果很好，并且显示使用时间、找到的类数，另包含RGB与LUV颜色空间的互相转换，图片矩阵数据转为降维数组等，程序中有详尽的注释和说明，并且配有测试结果图片，非常适合计算机视觉、机器学习、模式识别的朋友参考-failed to translate
PCA
- 模式识别作业-完全自编仿真程序。先用PCA对IRIS数据集进行降维，然后用最小错误法对降维的数据进行分类。压缩包中既包括matlab源代码，又有自己写的报告，还有.MAT格式的IRIS数据集用作程序调用。程序有详细注释，很容易懂。最后结果输出到txt文件中。-Pattern recognition operations- completely self simulation program. First on the IRIS data
drtoolbox
- 流形学习的基本方法,用于高维数据的降维，包含几乎所有的流形方法(The basic method of manifold learning, used for dimensionality reduction of high-dimensional data, contains almost all manifold methods)
pca降维算法
- pca降维算法，试验已经成功，将39维数据降到12维(PCA dimensionality reduction algorithm, the test has been successful, the 39 dimensional data down to 12 dimensions)