📚 主成分分析技术资料

📦 资源总数：18164
💻 源代码：32206
主成分分析（PCA）是一种统计方法，通过正交变换将一组可能相关的变量转换为一组线性不相关的变量，广泛应用于信号处理、图像识别及数据压缩等领域。掌握PCA技术有助于电子工程师在噪声抑制、特征提取等方面取得更优效果。本页面汇集了18164个精选资源，涵盖理论教程与实践案例，助力您深入理解并灵活运用这一强大工具，提升项目开发效率与质量。

🔥 主成分分析热门资料

查看全部18164个资源 »

擅 蔓：以人脸的表情识别为实验背景， 分析了在对人脸表情的识别过程中，单个独立分薰对识别率的影响，由此进一步总结了在表情识 别中如何更有效地选取独立子空间，以实现在不影响识别率的前提下，减少用于构成独立子空问所需的独立分量的个数。 独立成分分析；表情识别；独立子空间...

📅 👤 ywqaxiwang
人脸 表情识别 实验 背景

ica 核独立主元分析（kernel independent component analysis)软件工具包...

📅 👤 dyw0430
kernel ica

💻 主成分分析源代码

查看更多 »
💻
基于小波分析和主成分分析的人脸识别研究.doc
💻
100.txt
💻
bayesleastrisk.m
💻
spss7主成分分析与因子分析.ppt
💻
principlecomanalysis.m
💻
主成分分析.ppt
📂 主成分分析资料分类
🔥 热门资料 查看最受欢迎的资源 💻 源代码 程序代码与工程文件 📚 全部资料 18164 个资源