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好用的主成分分析插件，操作方便，结果明显
We describe a new method for performing a nonlinear form of Principal Component Anal
文件包括对主成分分析法的原理介绍，程序代码，以及实例分析，很详尽。
TCA原版文章:S. J. Pan, I. W. Tsang, J. T. Kwok and Q. Yang, “Domain Adaptation via Transfer Component An
ica 英文版的独立成分分析 用到统计的可以下载好好学习一下
结合GB/T 1574—2007和MT/T 1086—2008对煤灰成分测定的相关规定,比较煤灰成分测定方法中的常量法和半微量法,并分别介绍了原子吸收法、X射线荧光法的仪器条件设置、方法优缺点及其应注
实现PCA主成分分析,保留前N个主成分,返回投影坐标系,内有详尽说明。
核主成分析算法，可用于多目标优化和决策问题，比较主成分分析有更多的优势
对于图像处理很有帮助，主成分分析对降维很实用，还有可以对图像进行特征提取
ICA又称盲源分离(Blindsourceseparation,BSS)，它假设观察到的随机信号x服从模型x=As，其中s为未知源信号，其分量相互独立，A为未知混合矩阵。ICA的目的是通过且仅通过观察
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