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。
利用PCA进行对ORL人脸库进行人脸识别的程序
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
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、
改程序实现了人脸识别算法,识别率还是很高的,通过该基本算法的学习我们可以学习更多关于人脸识别的算法
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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。
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
matlab程序高斯主元函数法求结线性方程组解的过程程序,适合初学者学习使用。