说明：基于kernel pca的非线性降维算法，原文发表于神经计算杂志上，有兴趣者可以先看论文。

nonlinear-pca KPCA-降维 降维算法 非线性PCA KPCA降维

说明：1.BP神经网络进行模式识别2.用BP网络对非线性系统进行辨识3.一个神经网络PID控制器4.图像处理的PCA算法5.图像处理的穷举算法

图像模式识别 bloodgrz 非线性PID 辨识-神经网络 PCA-BP

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：本程序的性能已经超过其他算法，ofdm系统仿真 含16qam调制 fft 加窗 加cp等模块，滤波求和方式实现宽带波束形成，利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，DSmT证据推理的组合公式计算函数，验证可用。

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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：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：旋转森林最近热门的集成学习分类方法，可用于模式识别分类。当输入数据中存在非线性关系的时候，基于线性回归的模型就会失效，而基于树的算法则不受数据中非线性关系的影响，基于树的方法最大的一个困扰时为了避免过拟合而对树进行剪枝的难度，对于潜在数据中的噪声，大型的树倾向于受影响，导致低偏差（过度拟合）或高方差...

集成学习matlab 深度旋转森林 旋转森林 Rotation Forest

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...

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说明：基于分段非线性权重值的Pso算法，对于初学者具有参考意义，借鉴了主成分分析算法（PCA），包含了阵列信号处理的常见算法，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，利用matlab GUI实现的串口编程例子。

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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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