最易懂的主成份分析(PCA)介绍

基于主成分分析（PCA）相位提取算法，可以用于大于等于3幅干涉图的相位提取。

主成分分析(PCA)python实现(含数据集)，结构清晰，适合初学者

介绍了PCA的原理，以及PCA方法的Matlab编程实现

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实现数据的降维,在图像处理上有很好的应用

主成分分析法在实际中非常常见,这里我们使用随机生成样本进行它的python实现,这里的实现过程完全采用该博客另一篇文章——《[深度学习]数学基础之线性代数》。

pca主成分分析的一些资料+ppt

包内包含主元分析算法（PCA）的Matlab完整故障诊断程序，附详细的word文档和PPT介绍

PCA(主成分分析)是一种常见的线性降维方法，用于将高维数据转化为低维表示，保留数据的主要特征。它通过计算数据的协方差矩阵，并找到其特征向量来实现降维。PCA在数据分析和模式识别中广泛应用，能够减少数

PCA主成分分析 到目前为止,主成分分析(PCA)是最流行的降维算法。 首先,它确定最靠近数据的超平面,然后将数据投影到其上。 PCA用于分解一组解释最大方差的连续正交分量中的多元数据集。 在scik