说明：模式分类中应用到的PCA算法，包括其奇异值分解SVD算法。可用来降维提取主元素等。

PCA奇异值 SVD-PCA PCA--svd PCA-奇异值分解 SVD降维

说明：PCA算法，用于人脸识别的特征提取步骤，是目前最通用的传统的人脸识别算法。通过构建特征子空间进行降维

PCA-子空间 子空间-降维 feature-reduction 人脸识别算法 人脸-子空间

说明：K-Means算法,不要求建立模型之后对结果进行新的预测，没有相应的标签，只是根据数据的特征对数据进行聚类。主成分分析降维对数据进行可视化操作,对features进行降维.

联合开发 降维聚类 降维算法 PCA-聚类 PCA可视化

说明：基于kernel pca的非线性降维算法，原文发表于神经计算杂志上，有兴趣者可以先看论文。

nonlinear-pca KPCA-降维 降维算法 非线性PCA KPCA降维

说明：数据降维工具箱，包括一些典型算法，例如pca，lle，mds，lda等。

LLE数据降维 pca降维 降维工具 matlab

说明：PCA算法（主成分分析算法），通过对多维数据的降维算法，达到图像降维的目的，把关键信息存储在更低的维度，可用于人脸特征识别匹配的多种途径。

说明：很好的流形学习，处理高维数据，降维操作，里面含有LLE，PCA，Dijstra,Iosmap等等

LLE-降维 manifold spike PCA_LLE lle

说明：主成分分析方法（PCA），PCA算法的理论依据是K-L变换，通过一定的性能目标来寻找线性变换W，实现对高维数据的降维。

K-L变换算法 matlab-pca变换 PCA变换matlab 线性pca K.

说明：验证可用，从先验概率中采样，计算权重，课程设计时编写的matlab程序代码，模式识别中的bayes判别分析算法，用于特征降维，特征融合，相关分析等,代码里有很完整的注释和解释。

matlab pca 算法 测试 提取 特征

说明：基于主成分分析(PCA)的人脸识别系统利用2D PCA算法求对训练集向量进行降维的降维矩阵，最近邻法测试对测试集识别的精度

2d法向量 2d-PCA matlab-矩阵降维 降维算法 最近邻-人脸