PCA算法MATLAB

pca人脸识别的matlab代码，已经测试过了，能够正常运行。

pca主要使用降维方法,使得高维矩阵的特征值和特征向量可求。该源代码的输入为人脸数据,使用pca算法,输出为识别出的人脸。 算法详尽,有注解,值得一读!

像素级融合算法的三种基础算法的MATLAB实现，仅供参考

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大学时候帮人做的图像融合毕业设计的matlab代码，希望对大家有参考借鉴作用~~毕业论文没有了，就剩下代码了,其中包括加权融合算法，PCA融合算法，IHS融合算法

本文旨在介绍基于PCA算法的法向反演问题解决方法，并提供附带Matlab程序，帮助读者理解和应用该方法。通过对所提供的数据进行分析，我们展示了该方法的高效性和准确性。欢迎阅读和使用本文提供的代码。

pca原理及简便算法，有木有，有木有啊，有没有二十字啊，有木有啊

使用PCA（主成分分析）算法提取一维数字信号（数组）的特征，可用于信号的分类识别。

PCA（主成分分析）算法，主要用于数据降维，保留了数据集中对方差贡献最大的若干个特征来达到简化数据集的目的。 实现数据降维的步骤： 1、将原始数据中的每一个样本用向量表示，把所有样本组合起来构成一个矩

纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但运用matlab实现PCA线性标准化算法对图像纹理算法进行处理识别，由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质