主成份PCA阐发的matlab残缺代码（可直接运行）及案例阐发

基于PCA特色脸算法的人脸识别；
运行主剧本函数就可部份代码都在这

三个文件。
一、princomp()函数二、封装一下princomp()函数三、pca()函数

最新Matlab降维货物箱，外面含有搜罗PCA,LDA,KPCA,KLDA,LLE,CCA,LLC,GMST,LMNN,NPE,SPE等最新算法，能够自己纵情窜改可用于毕业方案，迷信钻研，阻滞对于你实用

用PCA实现3D刚性图像配准的初配准，模仿了3D的长方体数据，对其进行旋转和平移，然后通过提取主方向，根据两个数据体的主方向计算出应有的三个旋转和三个平移量。

PCA算法融合多光谱图像和全色图像，附全色影像和多光谱影像，调试通过，每一行都有详细正文

%%若转载请注明：%farutoandliyang,LIBSVM-farutoUltimateVersion%atoolboxwithimplementsforsupportvectormachinesbasedonlibsvm,2009.%Softwareavailableathttp://www.matlabsky.com%%Chih-ChungChangandChih-JenLin,LIBSVM:alibraryfor%supportvectormachines,2001.Softwareavailableat%http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm这是faruto在libsvm基础上给出相应的辅助函数插件，方便用户来选取最佳的参数，包括：归一化函数:scaleForSVM；
pca降维预处理函数：pcaForSVM；
网格参数寻优函数(分类成绩):SVMcgForClass；
网格参数寻优函数(回归成绩):SVMcgForRegress；
利用PSO参数寻优函数(分类成绩):psoSVMcgForClass；
利用PSO参数寻优函数(回归成绩):psoSVMcgForRegress；
利用GA参数寻优函数(分类成绩):gaSVMcgForClass；
利用GA参数寻优函数(回归成绩):gaSVMcgForRegress

PCA·1——主成分分析.主成分分析(PrincipalComponentAnalysis，PCA)是一种掌握事物次要矛盾的统计分析方法，它可以从多元事物中解析出次要影响因素，揭示事物的本质，简化复杂的问题

这是前几天刚做的一个图像处理的大作业，给大家分享一下。
主要是实现了一些基本的图像处理的功能，并做了一个小界面，很简单。
基本功能有图像平滑（邻域平均法）、锐化（拉普拉斯）、二值、灰度化、腐蚀、膨胀、小波分解（只显示近似部分图像）、边缘提取、人脸识别（基于PCA）。
程序有两个，一个事GUI的，一个是人脸识别的（大家自己修改人脸库路径）。
论文（word和PDF都有）也在里面，希望对大家能有协助。

基于Python3.7完成鸢尾花数据集降维，调用PCA算法。
包括源程序和结果图片。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。