PCA-SVM 技术资料

pca+svm源代码（matlab） matlab代码，pca进行特征提取，svm进行分类

使用pca和svm方法对表情进行分类，有较高的识别准确率

基于PCA-SVM的柴油凝点近红外光谱软测量法 PCA-SVM-based Near-infrared Spectroscopy(NIRS) Soft Sensing Metho

A full implementation of ICA,PCA,LDA,SVM,in both orginal and incremental in model of real time learnign for face recognition.

适用于数据特征降维的工程实践，通过PCA算法实现高维数组的有效压缩与可视化处理，常用于机器学习预处理阶段。

SVM example. based on SVM realize.

svm，支持向量基，内含代码注释，pdf详解，支持不同的数据储存方式不同

LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了

难得一见的PCA算法完整解析，适用于高维数据降维处理，尤其在图像特征提取中表现突出。深入讲解其数学原理与应用逻辑，是机器学习与计算机视觉领域的核心技术资料。

基于pca的sift算法，实现功能强大，比传统的sift算法实时性和准确性好