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模式识别-第8章成分与核函数教程
第八章 成分分析与核函数;8.0 问题的提出;人脸识别举例;8.1 主成分分析 （PCA，Principal Component Analysis）;PCA的思想;PCA的思想;坐标变换;PCA算法;PCA的讨论;例8.1 ;x1;特征人脸;PCA重构;8.2 基于Fisher准则的线性判别分析 （FDA, Fisher Discriminant Analysis）;FDA与PCA;Fisher 线性判别准则;FDA算法;3类问题FDA;FDA的讨论;8.3 成分分析的其它问题;线性PCA的神经网络实现;8.4 核函数及其应用;空间的非线性映射;特征空间中的内积;核函数;Hibert-Schmidt理论;常用的核函数;核函数应用于线性分类器 （SVM的非线性版本）;支持矢量机的实现;Matlab实现;核函数应用于PCA（KPCA）;非线性PCA的神经网络实现
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