PCA主成分分析算法实现

在MATLAB中实现用主成分分析（PCA）的方法对矩阵的降维.其中包括具体程序实现代码，为了增加程序的可读性，对程序的主要步骤都进行了解释。

Independent component analysis PCA

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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�

PCA原理:(一个分析多维分布并且从中提取出带有最多信息量的维度子集的方法)(无监督:基于方差提取最有价值的信息) 通过对高维数据分析发现他们的相同与不同表达为一个低维数据模式 主成分不变、细微损失、

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java编写的主成分分析降维，用的是机器学习鸢尾花数据，该数据从mysql数据库中读取得到，用Jama.jar实现矩阵运算，hashmap的key存特征值，value存对应的特征向量。

基于主成分分析(PCA)的人脸识别系统，matlab编写的算法

主成分分析（PCA）是一种用于降维和数据压缩的统计方法，它通过线性变换将原始数据转换为一组新的不相关变量，这些变量称为主成分。这篇文章详细解释了主成分分析的原理、应用领域以及实际案例。通过对PCA的详