-
-
-
-
-
-
-
Shogun 3.0
... problems can be dealt
with. However SHOGUN also implements a number of linear methods like Linear
Discriminant Analysis (LDA), Linear Programming Machine (LPM), (Kernel)
Perceptrons and features algorithms to train hidden markov models.
The input feature- ...
-
主题模型介绍
文中介绍了当前比较主流的主题模型LSA.PLSA ,LDA等，同时分析了其演化过程和关联关系。另外，介绍了LDA的一些变种。对于学习主题模型的同学来说，这是一个相当不错的总结。
-
在小波子带上基于PCA的人脸识别
Turk和Pentland使用PCA开发了人脸识别系统。然而，常见的基于PCA方法有两个局限，即差的判别能力和大量的计算负载。Swets和Weng观察到这些PCA方法的弊端，并通过加入线性判别分析（LDA）进一步提高了PCA的判别能力。在LDA中，要获得精确的结果，每个类需要大量的样本。 纵观现有的基于PCA方法的局限，我们提出了一种把PCA应用在小波子带上的方法。我们使用了Daubechies小波db1，db2，db3和db4，结果使用城市街区距离和欧氏距离进行了比较。
-
-
性判别分析方法FDA总结
...
2.1.1 两类情况
2.1.2 多类情况
2.2 判别向量之间的相关性
2.2.1正交LDA(FSLDA)
2.2.2 不相关的LDA(ULDA)
2.2.3 一个融合准则
2.3 SSS问题及其解决
2.3.1 代数方法
2.3.2 两步方法
2.3.3判别空间分析.
... 其它方法
2.4 关于类间散布矩阵
2.5其它线性判别分析方法
2.6 ILDA
2.7核LDA
2.8 2D-LDA
2.9 PCA和LDA的比较
-
Go To English Version 超过100万源码资源，1000万源码文件免费下载
