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PCA
- 能够实现对多维数据的PCA主元分析，对数据降维，提取主元。-PCA principal component analysis can be achieved, for data dimensionality reduction, extraction PCA
mani
- 此代码是关于流形学习，数据降维，代码中含有的主要方法是PCA，KPCA，MDS，KMDS，Laplacian等等，且代码作了可视化处理，界面效果完美-This code is on the manifold learning, data dimensionality reduction, the main method code is contained in PCA, KPCA, MDS, KMDS, Laplacian, etc.,
svm_matlab_facerecognition
- 利用PCA算法进行特征提取和数据降维，再用SVM算法进行人脸识别的程序，里面有人脸数据库！-Use PCA algorithm for feature extraction and data reduction, and then SVM algorithm recognition program, which was face !
PCA-KPCA
- 关于数据降维PCA和KPCA的MATLAB程序，程序完整，可以直接运行-PCA and KPCA
drtoolbox1
- isomap-数据降维算法，用于将高维数据降低维数-Data dimensionality reduction algorithm for high-dimensional data reduced dimensionality
r_25kq4s
- 刚刚出炉的matlab代码，实现离散小波变换，进行主成分分析进行数据降维，用于模式识别，如temp识别，掌纹，表情，指纹，temp1等识别。 -Just-released matlab code to achieve the discrete wavelet transform, principal component analysis for data dimensionality reduction for pattern re
r_45wneu
- 刚刚测试完成的matlab代码，实现离散小波变换，进行主要成分的分析进行数据降维，本程序主要是进行各种模式的识别算法，temp变换流程，temp1高阶优化过程。 -Just test completed matlab code to achieve discrete wavelet transform to analyze the main component for data dimensionality reduction, t
pca
- 主成分分析（PCA）的MATLAB源程序，数据降维处理-Principal component analysis (PCA) of MATLAB source, data dimension reduction process.
PCA
- 高光谱图像PCA算法（注释详尽） 将传统的PCA算法应用于高光谱遥感中，实现光谱图像的数据降维-PCA algorithm for hyperspectral image The traditional PCA algorithm is applied to hyperspectral remote sensing, the realization of spectral image data dimensionality re
PCA
- pca降维算法，通过特征值对来进行大数据降维-pca algrithm
PCA_ORL
- 人脸识别技术作为生物体特征识别技术的重要组成部分，在近些年来已经发展成为计算机视觉和模式识别领域的研究热点。本实验是基于K-L变换的主成分分析法（PCA）在人脸识别中的应用，在ORL人脸库的基础上通过Matlab实现了快速PCA算法的验证仿真，并对样本图像进行了重构。本实验在ORL人脸库的基础上，选用每人前5张图片，共计40人200幅样本图像，通过快速PCA算法将10304维的样本特征向量降至20维，并实现了基于主分量的人脸重建，验证了
FEAST-v1.1.4
- 特征选择工具箱，用于数据特征提取，数据降维包括mRMR等-feature selection toolbox,MItoolbox
TYZmyPCA
- 利用pca进行数据降维，代码简单，比较容易理解-Using pca to data dimension reduction, the code is simple, easy to understand
dim---reduction
- 数据降维的击几种处理方法，包括LPP,CCA等维数约减的方法，很适合处理低维数据-Hit several methods of data dimension reduction process, including LPP, CCA and other dimensionality reduction method is suitable for handling low-dimensional data
pca
- 用matlab写的PCA，按照定理码出来的，用来大数据降维效果较好-Using matlab written PCA, according to Theorem yards out for large data dimensionality reduction is better
mds
- Multidimensional Scaling(MDS)是一种经典的数据降维方法，同时也是数据可视化的一种手段。这个问题的最早起源，是当我们仅能获得物体之间的相似性矩阵时，如何由此来重构它们的欧几里德坐标。譬如，对一个国家的许多城市而言，假如我们并不能确定它们的经纬度信息，却知道所有城市两两之间的距离，就可以通过MDS方法将这些代表相似性的距离数据，呈现在二维坐标上。-Multidimensional Scaling (MDS) is
SPP-master
- 稀疏投影保持降维算法，用于高维度数据降维分类和回归的算法-Projections remain sparse dimension reduction algorithm for high-dimensional data dimensionality reduction classification and regression algorithm
PCA
- 对训练数据进行主成分分析，得到降维矩阵，然后根据降维矩阵求得测试数据降维之后的矩阵。-The training data, principal component analysis, to obtain reduced dimensional matrix, and the matrix obtained after the dimensionality reduction test The dimensionality reducti
lwpr
- LWPR 局部加权投影回归算法，是一种高效的数据降维方法，也能用于预测方法研究。 -LWPR is an effective dimensionality reduction approach. It can be used for prediction.
MATLAB_LDA
- ＭＡＴＬＡＢ实现的ＬＤＡ算法,能够实现高维数据降维-realization of LDA algorithm in MATLAB，High- dimensional data dimension reduction can be achieved