说明：对训练数据进行主成分分析，得到降维矩阵，然后根据降维矩阵求得测试数据降维之后的矩阵。

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说明：用于模式识别中的PCA降维输入数据data和option。data是一个矩阵，每一行代表一个样本。option是选择降维到多少维。

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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。

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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

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说明：可用于M*N大数据降维，里面步骤很清新哦···程序说明：y = pca(mixedsig)，程序中mixedsig为 n*T 阶混合数据矩阵，n为信号个数，T为采样点数, y为 m*T 阶主分量矩阵。程序设计步骤：1、取均值2、计算协方差矩阵及其特征值和特征向量3、计算协方差矩阵的特征值大于阈值的个...

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说明：NMF矩阵分解算法可用于高维数据分解和降维处理分析。

NMF矩阵分解算法 高维数据分解 降维处理分析

说明：主成分分析PCA对数据矩阵进行降维，可以减少计算量，缩短计算时间，降低CPU负载，需要考虑实时性的场合可以采用主成分分析PCA对数据进行处理。只需要对程序当中的k值进行调整，即可降维到相应的维数，简单方便

说明：最小均方算法，借助于最速下降算法发展起来的，通过维纳滤波所求维纳解，已知输入信号与期望信号的先验统计信息，以及再对输入信号的自相关矩阵进行求逆运算的情况下才能得以确定，计算复杂程度低，收敛性好

PCA-轴承 pca轴承 轴承-pca 自相关滤波 matrix-inversion

说明：是学习PCA特征提取的很好的学习资料，用于特征降维，特征融合，相关分析等,能量熵的计算，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），包括数据分析、绘图等等。

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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。...