DMRG算法 一维量子多体系统的主成分分析 此存储库包含密度矩阵重新归一化组或MATLAB中的示例代码，该示例代码使用类似于统计来研究一维量子多体系统的低能物理学。 该代码的组织方式如下： OBCdmrg：在开放边界条件下实现基态DMRG（在零温度下）。 t-dmrg：在零温度下实现时间相关的DMRG。 LowTdmrg：将t-dmrg扩展到假想时间的演变过程，以研究有限温度物理学。

本文先介绍了人脸识别的相关理论，说明了人脸识别在身份识别中的优势和重要地位，然后介绍了人脸识别的相关理论包括主成分分析、多为空间距离等；然后对人脸识别算法进行设计和实验，人脸识别的核心工作包括两个部分，一是人脸的特征表示，通过图像预处理(包括图像去噪、图像几何归一化、图像灰度归一化等处理步骤)，可以使用基于主成分的方法对图像进行降维处理；二是利用主成分分析得到的子空间基向量，可以将人脸图像预处理之后的结果嵌入到子空间，并将测试人脸嵌入到子空间，利用欧式距离计算测试样本与其他欧式点的距离，并选择距离最小的人脸的分类作为识别结果。实验结果表明，基于PCA的人脸特征和人脸识别有很高识别度。

核主元分析KPCA，主要用于数据降维。核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis, KPCA）方法是PCA方法的改进，从名字上也可以很容易看出，不同之处就在于“核”。使用核函数的目的：用以构造复杂的非线性分类器。

土壤含水量的高光谱反演是当今研究的热点。以土壤多样化的陕西省横山县为研究区, 通过野外采集土壤样品, 室内利用ASD Field Spec FR地物光谱仪测定土壤样品光谱, 采用称重法计算出土壤样品含水量, 并分析了不同含水量土壤样品的光谱特性。针对土壤含水量光谱反演中光谱反演因子的构建问题, 在研究一阶微分（FD）-主成分分析（PCA）、小波包变换（WPT）-FD-PCA反演输入因子生成方法及存在的不足的基础上, 提出了基于谐波分析（HA）的WPT-FD-HA-PCA的反演输入因子构建方法。以上述三种反演输入因子为基础, 建立了土壤含水量反演的FD-PCA-反向传播（BP）、WPT-FD-PCA-BP、WPT-FD-HA-PCA-BP三种BP反演模型。通过比较土壤含水量实测值与三种反演输入因子的反演结果, 得出WPT-FD-HA-PCA-BP模型的反演精度最高, 决定性系数R2达到0.9599, 均方根误差为1.667%, 其反演结果明显优于其他两种模型。这表明通过WPT和谐波分析能有效地抑制光谱噪声并压缩信号, 在一定程度上明显提高了土壤含水量反演精度。

对数据进行主成分分析PCA，将主成分进行RBF神经网络预测拟合，MATLAB源代码。

实验内容： 1）下载人脸识别数据库； 2）测试主成分分析PCA算法分类精度； 3）编写、运行程序并查看结果； 4）调节参数主成分分析PCA算法相关参数，分析其对模型效果的影响。

一、实验目的 1、复习主成分分析的原理和算法 2、使用sklearn库函数实现对鸢尾花数据集的主成分分析，观察主成分分析的作用 3、（选做）解读基于主成分分析和支持向量机的人脸识别程序 二、实验步骤 1、导入鸢尾花数据集，查看数据分布情况： 选取三个特征查看数据分布情况 选取两个特征查看数据分布情况 2、使用主成分分析函数对鸢尾花数据集降维 3、对降维后的数据集和原始数据集分别进行线性判别分析，比较分析的准确率 4、（选做）使用数值计算方法实现步骤2，深入了解主成分分析的实现过程 三、实验结果与讨论 1、简单清楚的叙述主成分分析的过程 2、绘制人脸识别程序的流程框图

pca主成分分析 PCA：详细解释主成分分析.pdf PCA：详细解释主成分分析.pdf PCA：详细解释主成分分析.pdf PCA：详细解释主成分分析.pdf PCA：详细解释主成分分析.pdf PCA：详细解释主成分分析.pdf PCA：详细解释主成分分析.pdf PCA：详细解释主成分分析.pdf PCA：详细解释主成分分析.pdf PCA：详细解释主成分分析.pdf PCA：详细解释主成分分析.pdf PCA：详细解释主成分分析.pdf PCA：详细解释主成分分析.pdf PCA：详细解释主成分分析.pdf PCA：详细解释主成分分析.pdf PCA：详细解释主成分分析.pdf PCA：详细解释主成分分析.pdf PCA：详细解释主成分分析.pdf PCA：详细解释主成分分析.pdf PCA：详细解释主成分分析.pdf PCA：详细解释主成分分析.pdf PCA：详细解释主成分分析.pdf PCA：详细解释主成分分析.pdf PCA：详细解释主成分分析.pdf PCA：详细解释主成分分析.pdf PCA：详细解释主成分分析.pdf PCA：详细解释主成分分析.pdf

matlab的PCA主成分分析代码

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