说明：运用奇异值分解定理的PCA方法在ORL人脸库上进行人脸识别，分类器为最近邻分类器，

pca人脸识别 PCA-奇异值分解 分类器 人脸分类 奇异值分类器

说明：pca做特征降维，然后进行特征空间随机分割构造多个svm分类器，并行处理，对样本进行分类，基于特征空间的svm多分类器

SVM--matlab SVM多特征分类 PCA-SVM svm-pca SVM

说明：PCA+SVM，对图像进行降维分类，并在yale库上测试取得比较好的效果

PCA--SVM pca降维 svm图像分类 PCA-SVM 图像分类

说明：PCA的步骤： 1 先将数据中心化； 2 求得的协方差矩阵； 3 求出协方差矩阵的特征值与特征向量； 4 将特征值与特征向量进行排序； 5 根据要降维的维数d’,求得要降维的投影方向； 6 求出降维后的数据。

pca-排序 pca中心 投影降维 PCA-降维数 pca矩阵降维

说明：利用PCA对人脸图像进行降维，然后训练神经网络分类器的matlab程序

神经网络分类器 图像-分类 人脸-降维 人脸分类 人脸图像降维

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：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：首先用PCA对ORA人脸图像降维，然后用模糊支持向量机对提取的特征向量进行分类，识别率较高。

人脸分类 模糊-人脸 pca降维 图像识别-分类 特征分类

说明：这是一个包含PCA降维的matlab程序加上用svm分类的一个程序。

降维 PCA-SVM PCA-SVM PCA--SVM code-PCA-SVM

说明：一个用PCA和LDA降维，并用knn分类的人脸识别例程

pca+lda pca-lda-knn PCA-LDA人脸识别 LDA分类 LDA-KNN