PCA算法的实现

PCA 算法的原理及其示例 郑琛 (北京师范大学北京 100875) 摘要主成分分析是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法它可以从多元事 物中解析出主要影响因素揭示事物的本质简化复杂的问题对于某些复杂

基于PCA算法的物体图像信息搜索系统

PCA又叫K-L变换，应用非常广泛！本代码是基于PCA的图像检索。

在matlab上实现了二维核PCA算法，非常不错！该算法在人脸识别中得到了应用。

PCA·1——主成分分析.主成分分析(PrincipalComponentAnalysis，PCA)是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法，它可以从多元事物中解析出主要影响因素，揭示事物的本质，简化复杂

基于MATLAB的数字图像处理特征提取与配准PCASift基于主成份分析尺度不变特征转换的图像特征匹配

中科大2019春AI 实验二,包括Kmeans算法,PCA算法和层次聚类算法

东华大学PCA大作业绿萝python实现 第一部分是由第1,2主元形成的二维点分布图(MATLAB);第二部分是由第1,2,4主元形成的三维点分布图(MATLAB)。由于我并没有给定标定色彩信息,因此

决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望 值大于等于零的概率,评价项目⻛险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图 解法。

该文档描述了PCA分析的程序的MATLAB实现，能够得到运行后的主成分