说明：matlab《主成分分析》的源代码,是化学计量学的模式识别的主要程序。

说明：这是一个模式识别中关于主成分分析的特征提取的matlab源码

说明：主成分分析算法（PCA），这是一个外国人编写的，很具有参考价值

说明：利用vc实现图像的融合,包括一些经典的图像融合算法和主成分分析实现图像的融合.

说明：应用PCA（主成分分析）进行人脸识别的matlab程序，有较高成功率

说明：pca进行特征提取源码，用matlab语言编写，pca即主成分分析

说明：实际应用中所采集的大多是彩色序列图像，研究彩色序列图像的人脸检测和识别有特别重要的意义. 文中对彩色序列图像的人脸检测和识别进行了深入的研究和探讨，在综合了国内外计算机视觉和人工智能领域先进理论 和技术的基础上，开发了一个完整的人脸检测和识别系统.在系统实现过程中，提出了以下一些创新性的概念、 方法和系统结构.关　 键　 词：人脸检测 人脸识别 肤色分析 运动分析 支撑向量机 主成分分析

说明：主成分分析中特征根等输出，输入变量可选择最大迭代次数

说明：这是基于 PCA（主成分分析法） 算法的人脸模式识别原程序；

说明：人脸识别程序,用主成分分析编的,希望对大家有用

说明：关于主成分分析的文章，本人所作，有一定参考价值的

说明：pca主成分分析算法matlab源码，利用matlab实现pca算法。

说明：独立主成分分析的工具箱，是模式识别，成分分析，线性判别的重要手段。

说明：用于图像识别和特征提取时的主成分分析程序，采用Matlab编写。

说明：这里面包含两个文件，可以实现主成分分析（PCA）算法和线性判别分析（LDA）算法。不过还需要CMatrix类的定义。

说明：VC 6.0下的主成分分析代码，包括关系矩阵，协方差矩阵，以及因子分析的功能

说明：主成分分析法计算过程matlab实现软件，希望对大家有所帮助

说明：用matlab实现的主成分分析，线性回归函数

说明：此程序为用于主成分分析的matlab程序，可以输出贡献率及画出二维散点图

说明：人脸识别主成分分析LDA代码，MATLAB写的。

说明：PCA（主成分分析）算法被广泛应用于工程和科学研究中，本报告主要从PCA的基本结构和基本原理对其进行研究，常规的PCA算法主要采用线性算法，通过研究论证发现线性的PCA算法存在着许多不足，比如线性PCA算法不能从线性组合中把独立信号成分分离出来，主分量只由数据的二阶统计量—自相关阵确定，这种二阶统计量只能描述平稳的高斯分布等，因此必须对其进行改进，经改进后的PCA算法有非线性PCA算法、鲁棒算法等。我们通过PCA算法在直线（平面）中拟和的例子说明了PCA在工程中的应用。本例子采用的是成分分析中的次成分（方差最小的成分），通过对结果的分析，我们可以看出，利用PCA算法可以得到较好的拟和结果。

说明：主成分分析是把多个指标化为少数几个终合指标的一种统计分析方法。本源代码为matlab中源代码，并添加了相应的分析注解

说明：主成分分析程序，适合做向量场的正交分解

说明：用主成分分析与神经网络进行人脸的识别 文件是整个的ＭＡＴＬＡＢ数据文件

说明：利用奇异值法（SVD）对载入数据进行主成分分析，源代码

说明：一个简单的asp程序,用来实现基本的数据库连接，新闻等

说明：主成分分析（PCA)算法是用于简化数据的一种技术,对于某些复杂数据就可应用主成分分析法对其进行简化。

说明：本书共分６篇，第１篇统计学基础知识与ＳＡＳ软件应用技巧，介绍了统计学的基本概念和学习方法、试验设计入门、统计描述、ＳＡＳ软件应用入门、编写ＳＡＳ实用程序的技巧、单变量统计分析和利用SAS／GRAPH模块绘制常用统计图的方法。第２篇试验设计与定量资料的统计分析，介绍了与ｔ检验、非参数检验和各种方差分析有关的试验设计和数据处理方法。第３篇试验设计与定性资料的统计分析，介绍了处理二维及高维列联表资料的各种统计分析 方法，包括卡方检验、Fisher的精确检验、典型相关分析、logistic回归模型和对数线性模型等内容。第４篇试验设计与回归分析，介绍了回归分析的种类和选用方法、简单直线回归、多项式回归、简单曲线回归、多元线性回归、协方差分析、直接试验设计及其资料的回归分析等有关内容。第５篇生存分析，介绍了生存资料的特点、生存时间函数和生存分析 方法的分类等基本概念；生存资料的非参数分析方法、ＣＯＸ模型分析方法和参数模型的回归分析方法。第６篇多元统计分析，介绍了主成分分析、因子分析、对应分析、聚类分析、判别分析、典型相关分析。

说明：本程序是将不同波段的遥感图象进行处理，通过主成分分析，最后合成一幅遥感图象。

说明：一个利用Matlab实现PCA（主成分分析），k_means图像分割很好的例子。