独立成分分析算法与支持向量机在不良图片识别中的应用

pca主成分分析人脸识别源程序基于MATLAB的pca人脸识别源程序，希望大家支持！！！！！！！

人脸识别率88%识别时间效率高图像检索出结果关键是可以正常运行

核主成分析算法，可用于多目标优化和决策问题，比较主成分分析有更多的优势

java源代码，主成分分析算法，将高维数据进行降维，从而提高聚类或分类效率。

PCA（主成分分析代码），可以有效的提取矩阵的特征值和特征向量，经本人验证有效，可以下载使用。

这是关于数据降维的主成分分析方法，可以指定降维的程度

系统介绍了统计学习理论和支持向量机的基本思想,总结、比较了二分类和多分类2种情况下支持向量机的主要训练算法。与人工神经网络相比,分析了支持向量机的优点。

支持向量机在文本分类中的应用:文本分类作为信息、过滤、信自、检索、搜索引擎、文本数据库、数字化图书管等领域的技术基础，有着广泛的应用前景。而支持向量机是基于统计学习理论的新一代机器学习技术，能较好地处

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该文件主要在Matlab下开发，包含了SVM算法在机器视觉中的应用（基于SVM实现特征分类）