这个Matlab工具箱实现32种维数降低技术。
这些技术都可以通过COMPUTE_MAPPING函数或trhoughGUI。
有以下技术可用： -主成分分析（'PCA'） -线性判别分析（'LDA'） -多维缩放（'MDS'） -概率PCA（'ProbPCA'） -因素分析（'因子分析'） -Sammon映射（'Sammon'） -Isomap（'Isomap'） -LandmarkIsomap（'LandmarkIsomap'） -局部线性嵌入（'LLE'） -拉普拉斯特征图（'Laplacian'） -HessianLLE（'HessianLLE'） -局部切线空间对准（'LTSA'） -扩散图（'DiffusionMaps'） -内核PCA（'KernelPCA'） -广义判别分析（'KernelLDA'） -随机邻居嵌入（'SNE'） -对称随机邻接嵌入（'SymSNE'） -t分布随机邻居嵌入（'tSNE'） -邻域保留嵌入（'NPE'） -线性保持投影（'LPP'） -随机接近嵌入（'SPE'） -线性局部切线空间对准（'LLTSA'） -保形本征映射（'CCA'，实现为LLE的扩展） -最大方差展开（'MVU'，实现为LLE的扩展） -地标最大差异展开（'地标MVU'） -快速最大差异展开（'FastMVU'） -本地线性协调（'LLC'） -歧管图表（'ManifoldChart'） -协调因子分析（'CFA'） -高斯过程潜变量模型（'GPLVM'） -使用堆栈RBM预训练的自动编码器（'AutoEncoderRBM'） -使用进化优化的自动编码器（'AutoEncoderEA'）此外，工具箱包含6种内在维度估计技术。
这些技术可通过INTRINSIC_DIM函数获得。
有以下技术可用： -基于特征值的估计（'EigValue'） -最大似然估计器（'MLE'） -基于相关维度的估计器（'CorrDim'） -基于最近邻域评估的估计器（'NearNb'） -基于包装数量（'PackingNumbers'）的估算器 -基于测地最小生成树（'GMST'）的估计器除了这些技术，工具箱包含用于预白化数据（函数PREWHITEN），精确和估计样本外扩展（函数OUT_OF_SAMPLE和OUT_OF_SAMPLE_EST）的函数以及生成玩具数据集（函数GENERATE_DATA）的函数。
工具箱的图形用户界面可通过DRGUI功能访问

原创，测试识别率0.99，重构图像完全比不上PCA，但能满足分类要求。
可下载后直接运行，并保存特征向量数据

使用LDA（线性判别分析）算法提取一维数字信号（数组）的特征，可用于信号的分类识别。

这是线性判别分析的一个matlabcode,有具体实例的运行结果，还有关于LDA算法的详细讲解，通俗易懂，希望对大家有用.

使用matlab实现的线性判别分析代码，输入、输出、关键代码注释以及示例都有详细的说明。
代码正确性已经得到验证！

用fisher线性判别分析建立P300分类模型。
特征提取用PCA。

Matlab代码LDA分析，可以用作特征提取或许分类器

本研究回顾了基于主成分分析PCA和判别分析LDA的降维方法及其扩展，包括经典主成分分析、概率主成分分析、核主成分分析，以及线性判别分析、局部保持降维、图形嵌入判别分析和半监督降维分析。

这项工作提出了一种提取电流波形特征以识别家用电器的方法。
短时傅立叶变换（STFT）和内核PCA技术用于提取这些特征。
一旦定义了特征，分类器k-最近邻(kNN)、支持向量机(SVM)、线性判别分析(LDA)、随机森林(RF)和极限学习机(ELM)被用于设备（??或组合）电器）标识。
PS：ELM算法摘自http://www.ntu.edu.sg/eee/icis/cv/egbhuang.htm并顺应本工作

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。