独立成分分析代码（改好能用）

pca主成分分析，用于人脸识别中，提取特征点后，进行降维。

本算法结合可以针对相应的高维数据进行降维，并可以判断出每种属性的贡献度和并个体差异之间的综合得分,本算法简单易懂，便于更好地学习PCA算法，本人保证本算法绝对可以运行出来！

统计学专业课程，多元统计分析方法之一，主成分分析课件

kpca主要用于信号处理，对非线性信号进行数据降维，提取特征量

主成分分析方法，附有源代码。还有一些运用的数据。下载后就可以用。

本人为了获得更多资源共享的权限，只好吐血奉献自己一年来收集和改写的matlab源程序，部分为原创；里面包含有主成分分析、岭回归分析、因子分析、判别分析、聚类分析、回归分析等；绝对可用哦，不过，还是得提

一个核主成分分析的m文件，文件有详细的注释解读代码，简洁易懂，适合初学者，亲测可用

通过主成分分析对手写数字进行特征提取和降维第一主成分最高最低情况：第二主成分最高最低情况：

运用r语言编写了主成分分析的程序，可以便于计算，用R3.4.2运行，仅仅粘贴命令行，需要在桌面新建csv文件，普通excel另存为csv即可。

颜色分类leetcode scikit-learn中的主成分分析-实验室介绍。现在您已经看到了PCA的简要介绍，是时候尝试自己实现该算法了。目标：你将能够使用Iris数据集在Python和scikit