降维技术是数据处理与分析领域中的关键一环，通过减少数据集的维度来简化模型、提高计算效率并揭示隐藏模式。广泛应用于信号处理、图像识别及机器学习等多个电子工程子领域。掌握降维方法不仅能够帮助工程师优化算法性能，还能在大数据背景下实现更高效的信息提取与利用。本页面汇集了3184份精选资源，涵盖PCA、LDA等经典算法及其最新进展，助力您深入理解并实践这一重要技术。
（1）ICCV1999 Object Recognition from Local Scale-Invariant Features.pdf提出（2）IJCV2004 Distinctive image features from scale invariant keypoints.pdf总结（3）...
📅 2013-12-27
👤 yepeng139
Marginal Fisher Analysis算法，可用于降维，注释有使用说明！供大家学习交流！...
📅 2013-12-25
👤 天涯
主成分分析程序，可用于数据降维及特征提取。...
📅 2017-01-21
👤 asddsd
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，...
📅 2013-12-25
👤 kbnswdifs
EMPCA算法的函数代码，附带有训练测试数据集，用于特征降维等方面。...
📅 2014-12-06
👤 youlongjian0
