说明：二维主成分分析方法在人脸识别中的研究，MATLAB开发环境开发

2DPCA 二维 主成分分析 人脸识别

说明：主成分分析原理简介

Mathorcup高校数学建模挑战赛

说明：资源描述主成分分析方法在降维，特征参数提取等方面都有涉及，特别是图像处理方面。

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说明：此程序主要用于实现人脸识别，方法原理是利用主成分分析和流形学习来实现的，代码的每一部分都有详细的注释，人脸识别率很高，可以直接使用！！

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说明：A 求解脸识别问题的新方法。我们的方法结合二维主成分分析法（2DPCA） 突出的方法之一提取特征向量和支持 向量机 （SVM）最强大分类判别方法。基于该方法的实验已经或数据库 ； 研究结果表明，建议方法可有效提高 分类费率。

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说明：该程序是通过考察多个变量间相关性的一种多元统计方法，用来研究如何通过少数几个主成分来揭示多个变量间的内部结构，即从原始变量中导出少数几个主成分，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此间互不相关.通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合，作为新的综合指标。

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说明：主成分分析的matlab实现，是许多图像处理方法常用的工具之一。

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说明：第二种增量的主成分分析算法，能够增量地获取高维数据的主成分。

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说明：特征选择与主成分分析 （pca）。它减少了特征向量的大小。biomeical imagae 处理、 医学图像分析、 分类和 clusyering 使用 PCA。PCA 是特征选择和减少结点。通常情况下，这只蜜蜂用分类方法。

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说明：利用主成分分析和K-means聚类实现聚类的Matlab算法

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