对于通常数据维数很大的医学成像/生物数据，典型的 LDA 应用程序由于试图反转一个不可能的大矩阵而失败。 这可以使用内核技巧来补救。 当前文件尝试执行此操作。 如果您将此作品用作作业/论文/论文的一部分，请引用以下论文： Gaonkar、Bilwaj 和 Christos Davatzikos。 “基于支持向量机的多元图像分析和分类的统计显着性图的解析估计。” NeuroImage 78 (2013): 270-283。 请注意，此代码是作为上述论文工作的一部分开发和分发的，引用这有助于我们开发和分发更多此类工作。 我已经尝试在代码中加入适当的注释，这段代码的灵感来自于之前在 matlab central 上提交的几个代码

生成具有用户定义的相关矩阵 R 的观察样本。可选地，用户还可以定义均值和方差。 如果未指定，这两个参数将默认为零的均值向量和 1 的方差向量。

人头训练正负样本数据集..用来训练人头识别模型的正负样本数据集

为更好实现对入侵检测样本数据的优化处理，提出了一种改进的快速独立成分分析(FastICA)算法，采用基于加权相关系数进行白化处理以减少信息损失，并优化牛顿迭代法使其满足三阶收敛。对算法进行了细致描述，分析了算法的时间复杂度。实验结果表明，该方法可有效减少数据信息损失，具有迭代次数少、收敛速度快等优点，可有效提高入侵检测样本数据的优化效率。

该人脸识别库包含40位志愿者，每位志愿者有10个不同姿势的面部姿势

亚马逊食物正负样本数据集,正面样本将近10万条，负面样本将近8万条。可以用来做好评和差评的二分类

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通常情况下对于一个全新的MySQL服务器，没有任何数据供我们测试和使用。对此，MySQL为我们提供了一些样本数据库，我们可以基于这些数据库作基本的操作以及压力测试等等。本文描述的是安装sakila数据库。该数据库需要安装在MySQL 5.0以上的版本。以下是其描述。 1、下载种子数据库 下载位置：http://dev.mysql.com/doc/index-other.html 2、安装种子数据库sakila 代码如下: [root@localhost ~]# unzip sakila-db.zip Archive:  sakila-db.zip    creating: sakila-d

Oracle导入数据时可用，数据量不大，但可做为教学实验检测用。效果还是不错的。