基于FASTica算法的独立成分分解

主成分分析算法的Matlab源程序，有详细的注解，并通过调试。

FastICA算法的matlab程序。ICA 算法的研究可分为基于信息论准则的迭代估计方法和基于统计学的代数方法两大类,从原理上来说,它们都是利用了源信号的独立性和非高斯性。

实现FastICA功能，非线性函数分别选取高斯函数，三次函数和正切函数。

通过主成分分析法对中国大陆35个大城市某年的10项社会经济统计指标数据进行分析。

一个很好的独立成份分析的算法介绍，基于快速度固定点算法

主成分分析(pca)算法matlab源码

现在,全球已进入互联网时代,在各个领域都能收集到丰富多样的数据信息.通过对这些数据信息的处理,可以更加丰富,具体的描述客观对象,帮助人们找到事物的本质规律,以致做出正确的判断与措施来提高社会资源利用率

鲁棒主成分分析算法综述，肖萌，温罗生，主成分分析（principlecomponentanalysis）是对高维数据进行处理、分析、压缩以及可视化的一个流行工具。在网页查询、计算机视觉中的生�

主成分分析亦称“主分量分析”或“分量分析”等，它是指将多个相关变量简化为少数几个不相关变量的一种多元统计方法.其目的在于简化统计数据和揭示变量间的关系.每个主成分是初始变量的线性组合，所有主成分间相互

用c++实现的主成分分析，基于svd算法的。