说明:LDA线性判别分析是一种经典的提取特征的算法,它的基本思想是通过样本的类内离散度和类间离散度,寻找由最佳投影矢量构成的投影矩阵。将原始的样本数据投影到特征子空间中,实现数据分类。由于在人脸识别时常常会遇到小样本问题,因此在本次代码中,先用PCA主成分分析的方法降低样本维数,再用线性判别分析提取特征。...
说明:利用主成分分析和K-means聚类实现聚类的Matlab算法
说明:微分方程组数值解方法,IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算,数学方法是部分子空间法,一种流形学习算法(很好用),多姿态,多角度,有不同光照,借鉴了主成分分析算法(PCA)。