请参考我的对于PCA的博客，再运行该代码，也附带有一张用于测试的图。

用于特色降维，特色领悟，相关阐发等多元数据阐发的分辨型典型相关阐发（DCCA）Matlab代码实现。
由于这个算法比力新，所以这个我要的分比力高。
哈哈不美意思啦

LDA算法阐发中文教程,fisher线性分辨式,降维，分类算法，线性分辨阐发算法教程，内附LDA试验代码

因子阐发是一种降维、简化数据的本领，其底子脑子是依占无关性大小把变量分组，使患上同组内的变量之间相关性较高，但不合组的变量相关性低.每一组变量代表一个底子结构，这个底子结构称为人民因子.对于所钻研的下场就可试图用起码个数的不可测的所谓人民因子的线性函数与特殊因子之以及来描摹原本视察的每一份量[4].于是可患上因子阐发数学模

基于主成份阐发，图像收缩以及重修，降维，评释详尽，有例图

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

深度学习源代码，hinton论文附带源代码，搜罗图像编码息争码两部份。
经由熬炼深层收集降维高位图片数据，并比力规复倾向。
首要行使级联Boltzmann估量多层收集初始参数，使许多层神经收集能够被很好的熬炼并患上到梦想下场。

针对分布式电源的大量应用与配电网结构的扩大，使故障定位开关函数的建立愈加复杂，传统算法的搜索速度与准确性亟待提高。
通过建立改进的开关函数模型，能够满足目前分布式电源广泛接入的现状，处理多DG、多故障的定位要求。
通过配电网结构划分降维策略进一步增加了算法的计算速度，建立改进的评价函数，防止故障定位误判。
介绍了蝙蝠算法求解配电网故障定位的具体步骤。
通过算例进行仿真对比表明，蝙蝠算法相比其他人工智能算法在配电网单故障与多故障定位方面具有愈加快速、准确的全局寻优能力。

%%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

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。