KPCA的程序,比较好用,有详细的注释,希望对大家有用!
上传时间： 2017-01-27
上传用户：王小奇
非线性降维方法KPCA 可以应用于高维数据的机器学习
上传时间： 2017-03-13
上传用户：invtnewer
KPCA是一种非线性的盲源分离方法，很好用，推荐大家下载！
上传时间： 2013-12-22
上传用户：jing911003
一个利用KPCA进行故障诊断的程序，用起来很简单，里面有详细的标注
上传时间： 2013-12-23
上传用户：1159797854
KPCA与SVM共同用于人脸识别 SVM提高了分类效果 KPCA是一种借鉴SVM中核函数的一种较好的特征提取方法
上传时间： 2017-08-23
上传用户：qazxsw
基于KPCA_SVM的柴油机状态识别方法的研究 把KPCA与SVM共同用到柴油机状态识别中
上传时间： 2017-08-23
上传用户：nanxia
KPCA核PCA主元素分析matlab源代码下载
上传时间： 2019-04-02
上传用户：DP1042
现有的代数特征的抽取方法绝大多数采用一维的方法，即首先将图像转换为一维向量，再用主分量分析（PCA）,Fisher线性鉴别分析（LDA）,Fisherfaces式核主分量分析（KPCA）等方法抽取特征，然后用适合的分类器分类。针对一维方法维数过高，计算量大，协方差矩阵常常是奇异矩阵等不足，提出了二维的图像特征抽取方法，计算量小，协方差矩阵一般是可逆的，且识别率较高。
标签： 特征
上传时间： 2014-11-29
上传用户：tianjinfan
完整的模式识别库，包括矩阵运算，各种模式识别算法，如K均值、SVM、RVM、NN、LDA等
标签： 模式识别
上传时间： 2016-04-02
上传用户：vodssv
本文介绍了一般贝叶斯框架通过稀疏来解决回归和经典任务中利用线性模型中参数。虽然这框架完全概括说明了，我们对一个特定专业的做法，这个特定专业就是我们指的“相关向量机（ RVM ）” 一个模型以相同的函数模型功能流行和最先进的“支持向量机”（ SVM） 。我们论证了利用概率贝叶斯学习的构造，我们可以得出准确的预测模式，这个模型相比SVM大幅减少了使用基底函数，同时提供了一些其他优点。这些优点包括在效益指标的概率预测，自动估算“nuisance”参数，并利用该设施任意基函数（如：非`Mercer 的内核）
上传时间： 2014-01-02
上传用户：dancnc
