LPP降维的论文

高维图像识别问题转化为特征表达向量的识别问题,大大降低了计算的复杂程度,减少了冗余信息所造成的识别误差,提高了识别的精度。通过指纹图像的实例说明,将非线性降维方法(如Laplacian Eigenma

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关于MDS算法详细的介绍，并通过例子对MDS算法原理进行说明，最后把MDS跟相类似的算法进行比较。

数据降维的工具包,在matlab上面使用，用于数据的降维

常用Matlab降维软件包包括真实有效的多种降维算法：-PrincipalComponentAnalysis('PCA')-LinearDiscriminantAnalysis('LDA')-Mult

MATLAB版2DPCA降维算法，输入输出均为CSV文件。对于512*512像素的图像，分别进行行和列的两次处理，输出为64*64尺寸的图像

matlab下的drtoolbox降维工具包，很好使用

kpca的改进算法，用于非线性数据的降维处理，消除数据间的关联性，降低冗余度

这是一个pcamatlab代码，用于数据降维，是一种非常常用的方法，先有代码附上以供参考

该文档详述matlab语言各类降维算法的实现，包扩pca、kpca等经典降维算法