matlab实现PCA代码

用PCA法进行烟雾检测。输入的图像为两张，然后训练SVM，最后检测出第二张图像是否有烟雾。该方法由Dr. Raul Rojas.实现，内附论文和数据mat。Matlab源代码。注意图像长宽像素必须是1

MATLAB编写的PCA包,主成分分析(Principal Component Analysis,PCA), 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的

采用PCA进行特征降维，并用最小距离分类器进行分类的人脸识别程序。内含训练库和测试库，初学者的福音。

包含样本数据库和测试数据库，可以运行，识别率很高，并有清晰的解释，很容易懂，适合刚入门的学习

基于的人脸识别算法，首先应用变换，求出训练人脸空间的特征值，对特征值进行一定的取舍，然后构成一个新的低维正交基空间，我们将所有的人脸投影在这个低维空间中，然后计算与待测图像的人脸最近的人脸图像，最后完

这是一个基于PCA的人脸识别算法，程序语言是Matlab,亲测能用。而且里面有PDF可以学习相应的原理和数学计算过程。有助于学习机器学习的降维算法。

matlab开发-PCA和包装。实现主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA）

MATLAB中用于优化参数的PCA代码，可以优化SVM的参数。代码中的最大迭代次数，种群最大数量等可以自行修改。

主成分分析的matlab简单应用,是对人脸识别的简单使用

采用PCA特征降维技术提取图像的特征向量，并可利用fisher分类器对测试样本进行分类