Python实现PCA

RobustPCA是在PrincipleComponentAnalysis的基础上加上一个robustfunction去测量各个dimension以内的outliers，并且想办法修正的一个方法

Structured Principal Component Analysis, Structured PCA

matlab PCA 分析,一段比较简单的程序,使用数据处理

PCA降维+分类器python语言写的主成分分析代码可以跑python3.6版

使用树莓派控制PCA9655E芯片可扩展16个数字输入或输出端口。我们提供了一个完整的Python实例，无需查阅PCA9655E的数据手册即可使用。代码注释清晰易懂，例如“def set Relay

Python机器学习，pca

PCA主成分分析MATLAB实现代码

'''机器学习-面部识别示例''' from sklearn.datasets import fetch_lfw_people from sklearn.decomposition import PC

1.给出了可以直接在matlab上运行的人脸识别代码2.提供了人脸识别的数据集，包含测试集以及训练集3.给出了代码的实验说明文档4.基于PCA算法改进的快速PCA

pca算法，也叫主成分分析法，能够对一个多样本的多维特征向量构成的矩阵进行分析，分析主成分并去除维度之间的相关性，使线性相关的向量组变成线性无关的向量组。并且可以对样本进行降维，降高维向量映射到低维度