关于数据挖掘中的数据降维的简单介绍,是数据挖掘的一个基础且重要的一个方面
MATLAB版2DPCA降维算法,输入输出均为CSV文件。对于512*512像素的图像,分别进行行和列的两次处理,输出为64*64尺寸的图像
matlab下的drtoolbox降维工具包,很好使用
kpca的改进算法,用于非线性数据的降维处理,消除数据间的关联性,降低冗余度
c++降维处理与一维数组的区别,在调用时的差异
该段代码可在matlab软件上可执行,实现LLE降维,为学习模式识别及其他流形的降维方法提供参考
本文详细介绍了主成分分析的数据降维应用,通过数学方法将大量的变量转换成少数几个综合指标,极大程度上提高了数据处理效率。同时,本文还介绍了PCA在生物学、金融、社会科学等领域中的应用场景,为读者深入了解
KMeans-PCA和降维 使用一些数学方法来获取0-9之间每个数字的1000个以上图像之和的均值和协方差,然后应用降维和K-means算法。
pca的基础程序,详细阐述了pca的用法和编写过程,有助于新接触者更好的理解pca的原理和步骤,利于完成特征降维的基础理解
可直接使用,读取excel表格信息,降维后输出表格信息~