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，能够减少数据维度、提高计算效率，并帮助人们更好地理解数据。PCA算法的基本原理、应用场景以及常见的线性降维方法，包括特征值分解、奇异值分解、局部线性嵌入等，并提供了相应的代码示例和案例分析。
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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。
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
运用r语言编写了主成分分析的程序，可以便于计算，用R3.4.2运行，仅仅粘贴命令行，需要在桌面新建csv文件，普通excel另存为csv即可。
主成分分析(pca)课件
利用R语言实现主成分分析的小程序，内含步骤解析以及相关图形的绘制。
MATLAB code for two-dimensional data principal component analysis (PCA) and whitening operations
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