基于主成分分析的洞庭湖水质空间分布特征分析

本matlab程序实现了基于PCA的人脸识别，并提供了相应的论文和测试数据集，并给出了测试结果。

基于压缩感知的计算关联成像中,散斑设计是高质量图像重构的关键。针对传统散斑生成方法存在冗余高、关联成像质量低的问题,提出了一种基于主成分分析的散斑设计方法。该方法通过线性映射将高维空间中的数据投影到低

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

个人做的是信息检索，觉得这个PPT还是不错的。从映射的角度来分析，比一些只是说计算，而不说明数学意义的PPT好多了。

数学建模可以用到的主成分分析的MATLAB程序语言

为了方便用户快速方便的使用C#实现PCA算法并直观的得到结果，将该算法的实现使用Winform实现。输入矩阵数据时，请使用文档中相同的格式输入矩阵。

主成分分析使用方法及详细操作步骤介绍，值得下载借鉴一下。

用matlab实现主成分分析，并有实例介绍。相信看过之后，对于主成分分析matlab方法有更深刻的认识。

增量核主成分分析是一种KPCA的增量学习算法，应用于增量学习，可以大量减少计算量。是一种有效的特征提取方法。

Matlab实现的KL变换实现主成分分析，包含使用的数据集