PCA-LDA原始论文与Matlab实现

这是一份完全可用的人脸识别matlab代码，采用主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）方法提取特征进行识别。

想区分寿山石和老挝石？试试这款便携式拉曼光谱仪和多变量统计方法！用 Hx-Spec 拉曼光谱仪配合 PCA 和 LDA 算法，你能准确区分高山石类寿山石和老挝石。设备的波长为 785nm，分辨率 6cm-1，结果相当给力，灵敏度达到 86.7%。更棒的是，使用了 8 个新样品验证，判别准确率高达 87.5%。如果你也在做类似的研究或工作，能用这种方法快速分类，节省不少时间。对于数据和光谱学感兴趣的同学，这个工具值得一试哦！

GBDT 的原始论文，真的是想搞清楚梯度提升树原理的不错入门材料。理论扎实不啰嗦，适合那种已经用过一点像 XGBoost、LightGBM 的朋友，回过头来想搞懂底层逻辑。嗯，想研究它怎么一步步拟合残差、为什么要加正则，可以从这篇开始啃，效果还挺好。

详细解析了线性判别分析（LDA）与主成分分析（PCA）的特征降维原理与方法，并结合实际分类示例，使用matlab进行了详细演示，展示了如何利用matlab生成散点图。

压缩包里的lda+knn.zip是我最近翻出来的一个挺实用的资源，适合想在 MATLAB 里搞搞降维加分类的朋友。LDA负责把维度高的数据压缩得更清晰，交给KNN去判断分类。整体流程顺，代码也不复杂，适合学习也适合改成自己的小项目用。 lda_trans.m主要搞定线性变换，把数据从原始空间丢进一个更有辨识度的空间里。前面会先下数据，就是算均值、协方差什么的，用个公式算出投影向量，投影完就能丢给 KNN 用了。 knn_predict.m做的就是 K 最近邻分类，原理简单，谁离得近就跟谁一类。一般我用它来做对比实验挺方便的，直接能跑结果。还有arrDataMat.m估计是做数据预的，simit

最早提出 PCA 的论文，嗯，还真挺早，1901 年就有了。卡尔·皮尔逊那会儿就在研究多维空间里点云的最佳拟合线，换句话说，就是找出数据背后的“走向”。现在用 PCA 搞降维，其实就是在走他当年的老路子。这玩意儿用在图像压缩、特征提取上都挺顺手，思路也蛮清晰：标准化、算协方差、搞特征值、选主成分、降维——五步走。你平时搞前端数据可视化、图像，或者玩点小型的机器学习模型，用它清洗一下数据、把维度压压，都挺合适的。

单层感知器的 Matlab 实现，功能挺全，写得也蛮规整，适合刚上手机器学习的你拿来练手或者参考。项目里不只是感知器，还顺手带上了像Logistic 回归、LDA、PCA这些常见方法，配合 Matlab 的工具箱，调试体验还不错。 多维线性回归加上L2 正则化，过拟合那块挺有用。还有三次样条插值、留一法交叉验证这类细节也考虑到了，用来做模型评估还蛮方便的。嗯，都是些你在课程项目或论文实验里能用得上的家伙。 更实用的是，后面还搞了个多层感知器来做 USPS 手写数字分类，结合EM 算法和高斯混合模型做聚类，思路清晰，结构也合理。如果你在研究神经网络或数字识别，这部分值得重点看看。 顺手一提，k

这是一个基于Matlab开发的二维LDA+PCA人脸识别程序，可以直接使用。

LDA算法是一种常用的主题模型方法，通过MATLAB实现可以更好地理解其工作原理和应用场景。