PCA、KPCA数据降维C++实现

PCA-SIFT的C++代码，PCA-SIFT是SIFT算法的改进算法，可以更快的执行，效率也不会下降！

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机器学习数据降维方法之线性局部嵌入方法实现，代码可以直接运行，简单易懂。

本研究回顾了基于主成分分析PCA和判别分析LDA的降维方法及其扩展，包括经典主成分分析、概率主成分分析、核主成分分析，以及线性判别分析、局部保持降维、图形嵌入判别分析和半监督降维分析。

PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种常用的降维技术。它能够将高维数据映射到低维空间，同时保留尽可能多的原始信息。PCA的原理包括去均值处理、计算协方差矩

C实现的组合数学中的N维幻方问题幼方（纵横图）解法对平面魔方的构造

数据降维pdf讲义超详细

Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction Matlab数据降维工具箱，包括几乎所有的数据降维方法：PCA、LDA、ICA、MDS、Isomap、Landm

drtoolbox:MatlabToolboxforDimensionalityReduction是LaurensvanderMaaten开发的用来数据降维的工具箱，其中包含了著名的PCA,LDA算法