PCA(Principal Components Analysis)即主成分分析,是数据处理中经常用到的降维方法,对高维度特征数据进行预处理,降维是将高维度的数据保留下最重要的一些特征,去除噪声和不重
我上传的是一个PDF文档，关于数学建模方面的，称之为主成分分析法，这个文档对主成分分析法做了简洁有效的介绍，适合建模小白进行有效的学习。
可用于数据预处理，对数据进行降维，增加网络的泛化性能
主成分分析法(PCA)是一种常用的数据分析手段。对于一组不同维度之间可能存在线性相关关系的数据，PCA能够把这组数据通过正交变换变成各个维度之间线性无关的数据。经过PCA处理的数据中的各个样本之间的关
详细介绍了主成分分析在数学建模中的应用，包括matlab代码等
主成分分析大礼包，包括了多个Matlab源码，还有主成分分析的相关原理PPt
主成分分析和MATLAB应用
主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA），是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。
主成分分析法案例讲解Ppt,多变量问题是经常会遇到的。变量太多，无疑会增加分析问题的难度与复杂性，而且在许多实际问题中，多个变量之间是具有一定的相关关系的。
多元统计应用第一节主成分的基本原理第二节主成分的数学原理第三节主成分分析在经济指标综合评价中的应用第四节主成分回归分析推荐阅读从统计分析角度来看，一个指标(看作随机变量)或一串数据所含有的信息，可以用
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