内容包括八个小节,简单易懂 1、如何使信息损失最少 2、更高维度的处理 3、协方差矩阵 4、PCA 的推导过程 5、PCA 的计算过程 6、实例--将二组数据其降到一维 7、 特征数 K 的选择 8、
PCA,主成分分析,包括了matlab程序代码,附赠详细练习数据,指导手册可以为小白进行很好的指导,同时为有需要的同学提供帮助
主成分分析源码,vc++编写.可实现主成分分析、对应分析、因子分析等功能。可独立运行
PCA(Principal Components Analysis)即主成分分析,是数据处理中经常用到的降维方法,对高维度特征数据进行预处理,降维是将高维度的数据保留下最重要的一些特征,去除噪声和不重
我上传的是一个PDF文档,关于数学建模方面的,称之为主成分分析法,这个文档对主成分分析法做了简洁有效的介绍,适合建模小白进行有效的学习。
可用于数据预处理,对数据进行降维,增加网络的泛化性能
主成分分析法(PCA)是一种常用的数据分析手段。对于一组不同维度之间可能存在线性相关关系的数据,PCA能够把这组数据通过正交变换变成各个维度之间线性无关的数据。经过PCA处理的数据中的各个样本之间的关
详细介绍了主成分分析在数学建模中的应用,包括matlab代码等
主成分分析大礼包,包括了多个Matlab源码,还有主成分分析的相关原理PPt
主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA),是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫主成分。
