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matlab练习程序（非负矩阵分解） 这个算法是Lee和Seung在1999年发表在nature杂志上的。具体论文看这里：
非常好用的代码，PCA主成分分析，自编加参考，非常全面。有兴趣的同学可以看一下，希望有帮助。
原始NMF代码，实现了矩阵的非负分解。并且这个代码是当初两位科学家提出后给出的代码，我是给老师的老师的朋友要的，因为我没有看过其他的代码，所以感觉这个代码还是可以的。
Matlab 实现主成分分析，是核的一个原始的学习者一种非常基本的和非常重要的研究材料。这些项目分布没有任何担保，明示或暗示。正如这些程序被写为研究目的，他们尚未经过测试程度似宜在
一个很好的代码为新的学习，它有非常详细的描述。希望可以帮到你....已经测试了一个例子，虹膜数据.....
在主成分分析的去噪方法。有很多方法去噪方法在 CCD 图像，但我的经验，在去噪中，主成分分析的去噪方法是有效的方法。
基于核的主成分分析算法（kpca），用matlab编的，在原有的线性主成分分析的基础上，加上核分析，比线性的分析结果更加准确。
有关PPCA的计算程序，具体可见内部文件及说明，程序比较经典，很值得参考！-the PPCA the calculation procedures, visible and int
pca主元成分分析法，运用于多个领域，比如人脸识别、故障诊断； 该代码用于故障诊断，可以直接运行，使用的是matlab语言。 该代码的例子是基于四水箱的一
PCA（主成分分析）算法被广泛应用于工程和科学研究中，本报告主要从PCA的基本结构和基本原理对其进行研究，常规的PCA算法主要采用线性算法，通过研究论证发现线性的PCA算法存在着许
PLS部分最小二乘工具箱,pwm整流器的建模仿真，LDPC码的完整的编译码，合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真，是一种双隐层反向传播神经网络，采用了小波去噪的思想。
包含收发两个客户端的链路级通信程序,具有丰富的参数选项,借鉴了主成分分析算法（PCA）。