支持向量机的matlab实现及相应Demo

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function [ pcaAV] = fastPCA（ AkmA）  
%快速PCA，主成份分析  
%输入：A-样本矩阵，每行是一个样本，列是样本的维数  
%      k-降至k维  
%输出：pacA-降维后的k维样本特征向量组成的矩阵，即主成分  
%     v-主成分分量  
m=size（A1）;  
Z=（A-repmat（mAm1））;  
T=Z*Z‘;  
[VD]=eigs（Tk）;%计算T的最大的k个特征值和特征向量  
V=Z‘*V;         %协方差矩阵的特征向量  
for i=1:k       %特征向量单位化  
    l=norm（V（:i））;  
    V（:i）=V（:i）/l;  
end  
pcaA=Z*V;       %线性变换，降至k维  
end  

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件        497  2015-06-27 20:46  SVM\PCA-SVM\fastPCA.m

     文件        264  2015-06-27 20:48  SVM\PCA-SVM\kfun_rbf.m

     文件       1441  2016-04-28 22:41  SVM\PCA-SVM\Main.m

     文件        390  2015-06-27 20:48  SVM\PCA-SVM\multiSVM.m

     文件        381  2015-06-28 08:28  SVM\PCA-SVM\multiSVMtrain.m

     文件      11382  2012-05-12 10:11  SVM\PCA-SVM\ORL\s10_1.bmp

     文件      11382  2012-05-12 10:11  SVM\PCA-SVM\ORL\s10_10.bmp

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     文件      11382  2012-05-12 10:11  SVM\PCA-SVM\ORL\s12_4.bmp

............此处省略764个文件信息