用统计学常用软件 SPSS 进行主成分分析的详细步骤
非常详细的主成分代码函数,无须修改,可以直接使用,而且展示了主成分分析的过程,基本上看完代码就知道主成分该怎么用了
个人感觉这代码真不错的,可以用于主成分分析法。是matlab的代码,希望matlab爱好者可以互相交流。
主成分分析是种比较实用的数字图像处理技术,应用于特征提取、数据压缩、提高信噪比。本资源提供了主成分分析的c代码与原理文档,希望能对需要的人有所帮助。
本实验用于验证低秩矩阵恢复算法,将一个低秩的A+稀疏的E得到观测的D,希望从D中恢复出低秩的A
PCA(Principal Component Analysis),即主成分分析方法,是一种使用最广泛的数据降维算法。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上,这k维是全新的正交特征也被称为主成分,是
大学matlab课程实验,包括数据及代码实现,非常值得参考
本文档详细阐述了主成分分析(PCA)的原理及其实现的Matlab源程序,对学习很有帮助。
主成分分析 (PCA) 是一种统计学方法,通过正交变换将可能存在相关性的一组变量转换为线性不相关的主成分。该方法通过衡量信息量(通常使用离差平方和或方差)来确定主成分。PCA 最初由 Karl Pea
使用Matlab实现的基于主成分分析的人脸识别系统,需要使用人脸库进行训练
