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。
数模比赛经典算法,主成分分析代码,供广大学生参考学习!
以黑龙江省各地区机械制造业发展不均衡为案例背景,运用主成分分析法对各地区状况进行分析,包含matlab源程序
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。
基于matlab实现PCA降维算法,可用于多维数据的损失最小化压缩,内附全代码
MATLAB主成分分析源代码及工具箱。计算协差矩阵、特征根和特征向量、方差贡献率;累计方差贡献率、相关系数矩阵,简单实用,欢迎大家下载。
主成分分析的Matlab源程序,结合具体数据进行了实验.
PCA如何来进行降维%%Thisscriptgeneratesandplots3Ddata,andperformsaprincipal%%componentanalysistodecorrelatet
Matlab solution for principal component analysis
这是一个主成分分析的matlab程序,自己编的,附中文说明,绝对能用,已经用SAS系统分析数据验证过。输入矩阵有要求,如果不对则转置一下。数据需提前标准化。
