1、利用MATLAB的GUI完成系统的编程及系统界面2、基于PCA算法实现人脸识别；
读取人脸数据库；
主成分分析法降维并去除数据之间的相关性；
数据规格化；
SVM训练（选取径向基和函数）；
读取测试数据、降维、规格化；
用步骤4产生的分类函数进行分类（多分类问题，采用一对一投票策略，归位得票最多的一类）；
输出匹配度最高的一个
读取人脸数据库；
主成分分析法降维并去除数据之间的相关性；
数据规格化；
SVM训练（选取径向基和函数）；
读取测试数据、降维、规格化；
用步骤4产生的分类函数进行分类（多分类问题，采用一对一投票策略，归位得票最多的一类）；
输出匹配度最高的一个
2025/11/14 0:53:56
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最近在尝试将AE算法改写为分布式架构就先写了个单机版，AE可以用来给数据降维，由于是基于ANN的框架写的所以要是想实现ANN的功能略作修改即可
2025/8/21 17:23:46
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CroppedYale人脸数据降维的MATLAB代码，使用PCA，SVD和MATLAB自带的PCA对比时间、准确度，可以直接运行。
对比中心化给PCA带来的影响；
对比PCA与SVD的异同；
选取合适的维度k，并观察k个特征向量对应的图像；
对比自己实现的PCA算法与matlab自带的PCA函数的性能
对比中心化给PCA带来的影响；
对比PCA与SVD的异同；
选取合适的维度k，并观察k个特征向量对应的图像；
对比自己实现的PCA算法与matlab自带的PCA函数的性能
2024/10/6 14:15:31
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对数据降维，进一步精选数据，ELM最大的特点是对于传统的神经网络，尤其是单隐层前馈神经网络(SLFNs)，在保证学习精度的前提下比传统的学习算法速度更快。
内部附有两类样本数据可供使用。
内部附有两类样本数据可供使用。
2024/3/7 18:38:05
18.06MB
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为了说明什么是数据的主成分，先从数据降维说起。
数据降维是怎么回事儿？假设三维空间中有一系列点，这些点分布在一个过原点的斜面上，如果你用自然坐标系x,y,z这三个轴来表示这组数据的话，需要使用三个维度，而事实上，这些点的分布仅仅是在一个二维的平面上，那么，问题出在哪里？如果你再仔细想想，能不能把x,y,z坐标系旋转一下，使数据所在平面与x,y平面重合？这就对了！如果把旋转后的坐标系记为x',y',z'，那么这组数据的表示只用x'和y'两个维度表示即可！当然了，如果想恢复原来的表示方式，那就得把这两个坐标之间的变换矩阵存下来。
数据降维是怎么回事儿？假设三维空间中有一系列点，这些点分布在一个过原点的斜面上，如果你用自然坐标系x,y,z这三个轴来表示这组数据的话，需要使用三个维度，而事实上，这些点的分布仅仅是在一个二维的平面上，那么，问题出在哪里？如果你再仔细想想，能不能把x,y,z坐标系旋转一下，使数据所在平面与x,y平面重合？这就对了！如果把旋转后的坐标系记为x',y',z'，那么这组数据的表示只用x'和y'两个维度表示即可！当然了，如果想恢复原来的表示方式，那就得把这两个坐标之间的变换矩阵存下来。
2024/2/9 12:16:16
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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。
2024-04-09 15:03
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