Polsar 图像极化分解程序，四成分分解，IDL程序，很有价值的！极化目标分解有Freeman 分解，四成分分解，OEC分解等等，很有研究价值。

层次分析matlab代码PCA 使用Matlab进行空间主成分分析（SPCA 1.1）：Tarik Benkaci＆N. Dechemi（2020）注：该软件包使用Pearson的相关系数计算PCA，此外（SPCA 1.1）还通过三种方法对观测值进行聚类：KNN， K均值和层次聚类。 根据您的语言：法语或英语，如果要英语版本，请转到example_eng_2.m代码并运行：然后代码显示：数据的“变量的基本特征”：和pca的计算：相关矩阵（使用c.pearson ）并计算特征向量和特征值。 在第二部分中：该代码显示pca的主要结果。 该软件包根据以下三种方法显示变量的聚类：KNN，K-means和分层聚类（HC）

详细介绍了国内外集成分类算法，对集成分类算法的两个部分（基分类器组合和动态更新集成模型）进行了详细综述，明确区分不同集成算法的优缺点，对比算法和实验数据集。并且提出进一步的研究方向和考虑的解决办法。

【人脸识别】基于主成分分析PCA算法人脸识别门禁系统含Matlab源码

matlab 偏最小二乘法代码咖啡的主成分分析、聚类和偏最小二乘分析，基于 Ref.Food Chemistry 66 (1999) 365-370。 使用 Matlab 代码，可以根据金属含量区分咖啡组。

为了实现沙棘汁品牌的快速无损鉴别,提出了采用可见近红外光谱分析技术(NIR)鉴别沙棘汁品牌的方法。采用FieldSpec3光谱仪对三种沙棘汁进行光谱分析,各获取40个样本数据。采用平均平滑法和多元散射校正(MSC)方法对样本数据进行预处理,再用主成分法(PCA)对光谱数据进行聚类分析并获得各主成分数据。将120个沙棘汁样本随机分成90个建模样本和30个预测样本,把基于累计可信度选择的建模样本的8个主成分(PCs)数据作为BP网络的输入变量,沙棘汁品牌作为输出变量,建立三层反向传播(BP)神经网络鉴别模型,并对30个预测样本进行预测。结果表明,在阈值设定为±0.1的情况下,该模型对预测集样本品牌鉴别准确率达到了100%。所以应用近红外光谱技术结合主成分分析和BP神经网络算法识别沙棘汁品牌是一种有效的方法。

该程序使用 PCA 从人脸数据库中识别人脸。 将主成分投影到特征空间以找到特征脸，并从投影到所有脸类的最小欧几里得距离中识别未知脸。

asyUI ComboGrid 集成分页、按键示例源码 源码描述： 实现的功能： 1、下拉框下拉时出现表格； 2、表格带分页功能； 3、可以使用向上键、向下键在表格中移动选择行数据； 4、可以使用回车键在表格中选中行数据； 5、在下拉框的文本框中输入内容，能查询表格； 6、下拉框的文本框的内容变化时，表格数据按分页设置显示 所用技术：jquery+在html页面中通过js文件调用ashx一般处理程序 运行环境：vs2010+无数据库

机器学习之主成分分析PCA,

针对当前上市公司信用风险管理效果不佳的问题,提出以上市公司违约概率作为信用风险高低的衡量标准,利用我国上市公司的财务数据,结合主成分分析法和Logistic 方法构造了上市公司信用风险评估模型。实证研究结果表明,该模型具有可信的识别预测和推广能力,能够为企业信用风险程度的判定提供客观依据。