降维 资源专区

PCA算法Java实现

本程序是实现PCA算法的一个完整java程序。代码的层次清晰，包含特征值和特征向量的提取等。能让你迅速了解并学会PCA算法。程序中包含测试数据，只要变换测试数据，就可以运行你想应用

Java 实现的降维算法（LDA、PCA）

资源描述java简单的实现了LDA、PCA单机版的方法，有问题可以问，我不定时回答。

时间序列SAX符号化表示源码说明

时间序列的符号化表示是时间序列中一种比较经典成熟的算法SAX

SVD奇异值分解在文本降维处理中的应用

 SVD 奇异值分解 用于文本降为处理

SOM应用程序源码资源说明

Python多分类器与PCA降维方法实现及应用说明

我们被要求设计三个分类器：KNN分类器，感知器分类器，SVM分类器；和无监督的维数缩减方法：PCA；并在两个数据集：手写数字图像（MNIST数据集）和一组文本（SST数据集）

基于Iris与Sonar数据集的遗传算法特征选择工具

基于iris和sonar的遗传算法验证,在本次遗传算法的实现中，本人采用了第一种判据，即基于距离的可分性判据，基于距离的可分性判据的实质是fisher准则的延申，即综合考虑不同类样

MATLAB实现PCA降维算法源码说明

PCA用来降维的MATLAB代码，给出了程序，给出了具体算法的思想和过程，成功地运用于相关性的去除保留样本信息，实现样本空间的降维和去相关性

SURF特征点匹配Matlab源码说明

SURF用于图像的匹配，将64维的特征点降维至32维，比SIFT具有更强的实时性。

MATLAB核主成分分析（KPCA）源码说明

使用matlab实现核主成分分析，代码有详尽的注释，供读者理解。 同时也是很好的用来学习matlab的代码。

MATLAB实现Fisher线性判别法的模式识别工具

matlab 利用fisher线形判别方法进行模式识别-Matlab using linear discriminant method for pattern recognitio

Matlab主成分分析（PCA）源码资源说明

这成分分析法（PCA），用来降低维度，包含一份Matlab测试源代码，一份测试文件，和源码运行结果，即Matlab figure，共同学习，希望对大家有所帮助！