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主成分分析
PPT英文讲解PCA主成分分析，透彻，易懂。
将给定数据进行降维后，利用K-means进行聚类
主成分分析的例子，特别适用于数学建模啊，多看看是有好处的。
利用SAS先对原始数据做主成分分析降维,然后根据降维后的特征向量构建多重线性回归模型,该方法通常用来解决多重线性回归模型在构建时,自变量的多重共线性问题
本人为了获得更多资源共享的权限，只好吐血奉献自己一年来收集和改写的matlab源程序，部分为原创；里面包含有主成分分析、岭回归分析、因子分析、判别分析、聚类分析、回归分析等；绝对可用哦，不过，还是得提
一个核主成分分析的m文件，文件有详细的注释解读代码，简洁易懂，适合初学者，亲测可用
通过主成分分析对手写数字进行特征提取和降维第一主成分最高最低情况：第二主成分最高最低情况：
简单的主成分计算软件,直接输入数据样本,即可以做出主成分需要的矩阵
颜色分类leetcode scikit-learn中的主成分分析-实验室介绍。现在您已经看到了PCA的简要介绍，是时候尝试自己实现该算法了。目标：你将能够使用Iris数据集在Python和scikit
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