独立成分分析 ICA

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因子分析主成分分析，详细讲述了因子分析的原理，并有多个实例进行描述！

主成分分析的概念 及基本的分析方法 应用场合

PCA(principal Component Analysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据压缩算法。在PCA中，数据从原来的坐标系转换到新的坐标系，由数据本身决定。转换坐标系时，以方

主成分分析（PCA）算法在MATLAB中的实现，很好很不错的。

对一个含有27个特征的乳腺癌数据进行降维，得到影响率较大的几个特征书名称，并以元胞数组的形式进行输出。

这是关于数据降维的主成分分析方法，可以指定降维的程度

本书为第二版，系统地介绍了主成分分析的基本原理、改进方法以及应用举例，是主成分分析难得的参考书。PCA，principalcomponentanalysis。

将主成分算法集成到一个类中，供大家借鉴，也可以直接调用。

对K邻域搜索得到的局部点云数据，进行PCA主成分分析，输入局部邻域点云三维数据，输出特征值及特征向量