高维数据处理
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基于稀疏表示分类算法的MATLAB多类样本识别系统
本项目实现基于稀疏表示理论的样本分类算法，通过构建稀疏线性表示模型，将测试样本表示为训练样本的稀疏线性组合。系统能够高效处理高维数据，利用稀疏性约束提升分类精度，适用于人脸识别、文本分类及医学图像分析等场景。 -
基于正交线性判别分析（OLDA）的高维数据降维MATLAB项目
本项目实现正交线性判别分析（OLDA）算法，专用于处理带类别标签的高维数据。通过求解最优正交变换矩阵，在保留判别信息的同时实现降维，支持数据预处理、特征提取及可视化分析。适用于模式识别与数据挖掘任务。
