PCA主元分析

本文详细介绍了PCA人脸识别的原理和实现。PCA是人脸识别的经典算法。对识别的初学者有很大帮助。

具有过渡特性的多阶段间歇过程故障监测是一个复杂的问题,既需要考虑稳定阶段下的故障监测,也需要考虑不同阶段间的过渡故障监测.为克服传统硬划分方法导致误警和漏报率高的缺陷,同时也为实现更加精确、有效的故障

采用VC6.0编写的C++程序，全主元高斯消元法

PCA主元分析方法中对主元个数确定目前没有非常好的办法，这里提供一个方便的方法来确定主元个数。matlab程序

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java编写的主成分分析降维，用的是机器学习鸢尾花数据，该数据从mysql数据库中读取得到，用Jama.jar实现矩阵运算，hashmap的key存特征值，value存对应的特征向量。

基于主成分分析(PCA)的人脸识别系统，matlab编写的算法

主成分分析（PCA）是一种用于降维和数据压缩的统计方法，它通过线性变换将原始数据转换为一组新的不相关变量，这些变量称为主成分。这篇文章详细解释了主成分分析的原理、应用领域以及实际案例。通过对PCA的详

PCA原理:(一个分析多维分布并且从中提取出带有最多信息量的维度子集的方法)(无监督:基于方差提取最有价值的信息) 通过对高维数据分析发现他们的相同与不同表达为一个低维数据模式 主成分不变、细微损失、

高斯列主元消元法的Matlab程序，调试通过（MATLAB2012Ra）可靠