该程序包实现了模式识别中的两个特征提取算法
该程序包实现了模式识别中的两个特征提取算法，主成分分析PCA和线性判别分析LDA。采用C++语言编写，开发环境VS。 程序包还提供了两个测试样本文件。...
线性判别分析技术资料
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线性判别分析（LDA）是一种经典的统计学习方法，广泛应用于模式识别与数据分类领域。通过最大化类间距离同时最小化类内距离，LDA能够有效地实现特征降维与分类器设计。在电子技术中，LDA被用于信号处理、图像识别等多个方面，帮助工程师们从复杂的数据集中提取关键信息。掌握LDA不仅有助于提升数据分析能力，还能促进机器学习算法的理解与应用。我们提供17978个精选资源，助力您深入探索这一强大工具。
🔥 线性判别分析热门资料
查看全部17978个资源 »它是SourceForge上的一个开源项目
它是SourceForge上的一个开源项目，使用Malib实现实时处理，CSU Face Identification Evaluation System进行人脸识别。算法包括：主成份分析(principle components analysis (PCA)),a.k.a eigenfaces算法...
lda线性判别分析
用matlab语言写的BDlDA算法,用于模式分类...
机器学习赵卫东董亮
内容提要第1章 机器学习概1.1 机器学习简介 1.1.1 机器学习简史 1.1.2 机器学习主要流派 1.2 机器学习、人工智1.2.1 什么是人工智能 1.2.2 什么是数据挖掘 1.2.3 机器学习、人工智1.3 典型机器学习应用1.4 机器学...
基于Fisher判别的人脸识别方法研究
人脸特征是最自然直接的生物特征，它具有直接、友好、方便的特点，易于为用户接受。人脸识别由于其在监控、罪犯识别、人机交互等方面广泛潜在的应用，已成为图像处理、模式识别和计算机视觉等学科最活跃的研究领域。线性鉴别分析是特征抽取中最为经典和广泛使用的方法之一。近年来，在小样本情况下如何抽取Fisher最优...
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