说明：keca算法源码，一种非线性的降维和数据转换方法，该方法降维之后通常能够导致数据集有一个明显不同的角度结构，有利于后续的聚类分析和模式识别等
说明：数据模型归一化，模态振动，匹配追踪和正交匹配追踪，构成不同频率的调制信号，通过反复训练模板能有较高的识别率，包括轨道机动仿真、初轨计算,通过matlab代码。
说明：本代码通过Zernike矩的形成过程出发，编写的Zernike矩的解法，通过求解图像的大小来进一步确定Zernike矩的实部以及虚部，它具有抽样性好，抗噪性能力强，适合做图像识别。
说明：您可以使用k-means进行模式分类和识别。这个matlab代码是两个随机类的一个例子。