基于主成分分析(PCA)与GABP结合的转炉终点锰含量预测研究

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

简单的主成分计算软件,直接输入数据样本,即可以做出主成分需要的矩阵

利用R语言实现主成分分析的小程序，内含步骤解析以及相关图形的绘制。

介绍主成分分析与因子分析的基本方法，用SAS和matlab软件进行操作

Principal component analysis and cluster analysis

Independent component analysis PCA

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追溯主成分分析在地学中的应用历程, 评述其应用现状, 探究其兴起的动因

基于PCA主成分分析的BP神经网络回归预测MATLAB代码，适用于数据预测与分析。该代码清晰注释，可根据实际贡献率自主选择主成分，同时进行KMO验证。利用PCA处理后的数据，结合BP神经网络进行回归预