基于主成分分析的煤元素分析通用预测模型研究

基于主成分分析的图像编码的实现,杨娜娜,邓义,主成分分析法(PCA)作为一种数据分析方法,主要应用于对数据降维及去相关处理,用来揭示大量数中所隐含的

基于主成分分析（PCA）与GA-BP结合的转炉终点锰含量预测研究，张壮，曹玲玲，为提高转炉炼钢终点锰含量的预测精度，本文分析了影响转炉炼钢终点锰含量的因素，提出了将主成分分析与GA-BP神经网络相结合

选取影响矿井涌水的累积巷道长度、月开拓巷道长度、累计开采面积、月开采面积、降水量、含水系数等6个因素作为变量,将主成分分析与BP神经网络2种方法相结合,采用主成分分析法对影响矿井涌水量的6个主要影响因

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

一个基于主成分分析的人脸识别程序，中文注释。通过对给定数据库的学习，辨识所给图像是否是人脸。数据库样本越大，准确度越高

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