说明：为解决PCA不适合多指标综合分析中非线性主成分分析的问题 ，采用核主成分分析 (kpca)方法 ，对我国不同地区 16种腐乳的品质进行了综合评价。

kpca得到主成分 综合评价方法 pca 综合评价 KPCA

说明：核主成分分析方法，是主成分分析的一种改进算法，是一种非线性的特征提取方法。

非线性特征 特征提取算法 核主成分分析 核-线性 改进KPCA

说明：使用MATLAB实现主成分分析，可以去除数据间的共线性及对大量数据进行降维处理。

PCAmatlab实现 共线性 PCAmatlab

说明：三个众所周知的外观基于子空间人脸识别算法用于测试压缩的影响： 主成分分析法-PCA （土耳其人和彭特兰，1991年），线性判别分析-LDA （Belhumeur 等，1996年） 和独立成分分析-ICA （巴特莱特等人，2002年）。它是重要的是提及我们用 ICA 建筑 2从 （巴特莱特等人，200...

matlab pca 识别 人脸 基于

说明：用mushrooms数据对模式识别课程讲述的各种模式分类方法[线性分类，Bayesian分类，Parzen窗，KNN]和特征选择和降维方法[PCA,LDA]进行了模拟，并给出了各类分类方法的结果

pca-knn PCA分类识别 LDA-KNN 数据降维分类 分类

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。

matlab pca 分析 成分

说明：最小二乘回归分析算法，用于特征降维，特征融合，相关分析等,利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，数值分析的EULER法，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真。

说明：滤波求和方式实现宽带波束形成，三相光伏逆变并网的仿真，实现串口的数据采集，预报误差法参数辨识-松弛的思想，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，包括面积、周长、矩形度、伸长度。

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说明：包含PCA，LDA降维方法和SVM等分类器； 主成分分析方法从本质上来说，是一种把高维数据空间降到低维数据空间中，目的是寻找最小均方意义下最能代表原始数据的投影方法 线性判别分析的LDA思想是寻找一个最佳的投影的映射，目的是达到对整体类别而言，达到类内紧致，类间离散。这样带有类别信息的投影...

matlab 识别 统计 模式

说明：有CDF三角函数曲线/三维曲线图，关于非线性离散系统辨识，IDW距离反比加权方法，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法，最终的权值矩阵就是滤波器的系数。

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