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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。
主成分分析代码.txt
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主成分分析的概念 及基本的分析方法 应用场合
PCA(principal Component Analysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据压缩算法。在PCA中，数据从原来的坐标系转换到新的坐标系，由数据本身决定。转换坐标系时，以方
主成分分析（PCA）算法在MATLAB中的实现，很好很不错的。
这是关于数据降维的主成分分析方法，可以指定降维的程度
本书为第二版，系统地介绍了主成分分析的基本原理、改进方法以及应用举例，是主成分分析难得的参考书。PCA，principalcomponentanalysis。
将主成分算法集成到一个类中，供大家借鉴，也可以直接调用。
对K邻域搜索得到的局部点云数据，进行PCA主成分分析，输入局部邻域点云三维数据，输出特征值及特征向量
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