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PCA(主成分分析)的MATLAB源代码，包含测试例子及使用文档，该算法主要用于图像分类时特征的降维。
面部人脸重构，也可以实现数据降维,人脸面部重构及训练代码内含训练数据bdpca
%% 程序说明：y = pca(mixedsig)，程序中mixedsig为 n*T 阶混合数据矩阵，n为信号个数，T为采样点数 % y为 m*T 阶主分量矩阵。 % n是维数
应用背景这个工具箱包括机器学习方法：基于稀疏编码的分类，基于字典的降维子字典学习，学习模型，线性回归和分类（LRC）。核l_1正则或（和）非负约束稀疏编码和字典学习模型在这个工具箱
pls算法工具箱。偏最小二乘回归≈多元线性回归分析＋典型相关分析＋主成分分析 -pls algorithm toolbox. Partial least-squares reg
应用背景该程序在MATLAB2009a版本下测试通过，个别函数在低版本中不存在或者调用格式有所不同，参照对应版本中的帮助文档修改即可。其主要功能是遗传算法的优化计算——输入自变量降
基于人脸的NMF算法的分解与重构，有经典的NMF算法以及衍生的LNMF算法，压缩包中的 demo可以更好的指导使用，理解各部分的作用。
Matlab 代码 案例 遗传算法的优化计算——建模自变量降维
机器学习中的基本,主成分分析 PCA算法.是图像处理中经常用到的降维方法
使用PCA算法对二维图像处理,包含pcaData.txt,直接通过获取图像数据，处理得到U
ICA can be used in brain activation studies to reduce the number of dimension and filter o
可用于M*N大数据降维，里面步骤很清新哦···程序说明：y = pca(mixedsig)，程序中mixedsig为 n*T 阶混合数据矩阵，n为信号个数，T为采样点数, y为 m