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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。
主成分分析法案例讲解Ppt,多变量问题是经常会遇到的。变量太多，无疑会增加分析问题的难度与复杂性，而且在许多实际问题中，多个变量之间是具有一定的相关关系的。
多元统计应用第一节主成分的基本原理第二节主成分的数学原理第三节主成分分析在经济指标综合评价中的应用第四节主成分回归分析推荐阅读从统计分析角度来看，一个指标(看作随机变量)或一串数据所含有的信息，可以用
用java实现的主成分分析算法，用了Jama.Matrix，用的是Jama-1.0.2.jar。代码有备注，希望有帮助。
用matlab实现的MPCA算法，需在matlab里安装张量工具包
数模比赛经典算法，主成分分析代码，供广大学生参考学习！
本matlab程序实现了基于PCA的人脸识别,并提供了相应的论文和测试数据集,并给出了测试结果。
主成分分析的代码,编译可以执行,需要vs2005
二维主成分分析算法的matlab实现，是人脸识别的一个经典算法。
PCA主成分分析代码，可用于特征降维。在人脸识别、遥感图像应用等领域有着成功的应用
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