針對圖像占用空間大，特征表示時維數較高等的缺點，系統介紹了主成分分析（PCA）的基本原理。提出了利用PCA進行圖像數據壓縮與重建的基本模型。實驗結果表明，利用PCA能有效的減少數據的維數，進行特征提取，實現圖像壓縮，同時并根據實際需要重建圖像。
標簽： 主成分分析 圖像壓縮
上傳時間： 2013-10-29
上傳用戶：JGR2013
一個利用Matlab實現PCA（主成分分析），k_means圖像分割很好的例子。
標簽： Matlab PCA 主成分分析
上傳時間： 2014-07-27
上傳用戶：LIKE
提出了一種基于樣本的分級檢索 MPEG 視頻的新方法:首先用I 幀的dct_dc_size 字段快速粗檢,然后用斷層攝影(tomography)法分析B 幀運動矢 量的時空分布特性以進一步縮小結果集,最后用DC 圖像的精確匹配方法驗證檢索結果.試驗結果表明,本方法 所需計算量較小,且可保證較高的檢索精度.
標簽： dct_dc_size tomography MPEG 幀
上傳時間： 2013-12-30
上傳用戶：獨孤求源
主成分分析（PCA)算法是用于簡化數據的一種技術,對于某些復雜數據就可應用主成分分析法對其進行簡化。
標簽： PCA 主成分分析 數據 算法
上傳時間： 2013-12-21
上傳用戶：xcy122677
利用奇異值法（SVD）對載入數據進行主成分分析，源代碼
標簽： SVD 數據 主成分分析
上傳時間： 2013-12-09
上傳用戶：yuzsu
主成分分析是把多個指標化為少數幾個終合指標的一種統計分析方法。本源代碼為matlab中源代碼，并添加了相應的分析注解
標簽： matlab 指標 源代碼 主成分分析
上傳時間： 2015-06-23
上傳用戶：561596
PCA（主成分分析）算法被廣泛應用于工程和科學研究中，本報告主要從PCA的基本結構和基本原理對其進行研究，常規的PCA算法主要采用線性算法，通過研究論證發現線性的PCA算法存在著許多不足，比如線性PCA算法不能從線性組合中把獨立信號成分分離出來，主分量只由數據的二階統計量—自相關陣確定，這種二階統計量只能描述平穩的高斯分布等，因此必須對其進行改進，經改進后的PCA算法有非線性PCA算法、魯棒算法等。我們通過PCA算法在直線（平面）中擬和的例子說明了PCA在工程中的應用。本例子采用的是成分分析中的次成分（方差最小的成分），通過對結果的分析，我們可以看出，利用PCA算法可以得到較好的擬和結果。
標簽： PCA 主成分分析 算法 應用于
上傳時間： 2015-07-04
上傳用戶：sevenbestfei
人臉識別主成分分析LDA代碼，MATLAB寫的。
標簽： LDA 人臉識別 主成分分析 代碼
上傳時間： 2014-12-22
上傳用戶：nanshan
此程序為用于主成分分析的matlab程序，可以輸出貢獻率及畫出二維散點圖
標簽： matlab 程序 主成分分析
上傳時間： 2013-12-26
上傳用戶：hebmuljb
主成分分析法計算過程matlab實現軟件，希望對大家有所幫助
標簽： matlab 主成分分析 計算 過程
上傳時間： 2015-08-05
上傳用戶：jyycc
蟲蟲下載站版權所有 京ICP備2021023401號-1
