基于主成分分析的多结构域蛋白质构象的分簇算法

实现PCA主成分分析,保留前N个主成分,返回投影坐标系,内有详尽说明。

对于图像处理很有帮助，主成分分析对降维很实用，还有可以对图像进行特征提取

这个文档主要是介绍如何使用主成分分析法，主成分分析法的原理及实例应用

ICA又称盲源分离(Blindsourceseparation,BSS)，它假设观察到的随机信号x服从模型x=As，其中s为未知源信号，其分量相互独立，A为未知混合矩阵。ICA的目的是通过且仅通过观察

PCA总结1.1PCA及理论基础1.1.1最小平方误差1.1.2最小数据冗余1.1.3特点1.1.4应用1.1.6数据重构1.2核PCA1.32DPCA

kpca核主成分分析，别人写的，据说很好用，跟大家分享一下

核主成分分析

ＭＡＴＬＡＢ程序在对污染物主成分分析及预测中的应用

René Vidal，Yi Ma，S. Shankar Sastry所著的主成分分析

主成分分析 主成分分析就是设法将原来指标重新组合成一组新的互相无关的几个综合指标来代替原来指标。同时根据实际需要从中可取几个较少的综合指标尽可能多地反映原来的指标的信息。