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2020-08-04 11:33:00
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PCA算法主要用于降维，就是将样本数据从高维空间投影到低维空间中，并尽可能的在低维空间中表示原始数据。PCA的几何意义可简单解释为： 0维-PCA：将所有样本信息都投影到一个点，因此无法反应...
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2021-04-12 21:25:12
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Kernel PCA 原理和演示主成份（Principal Component Analysis）分析是降维（Dimension Reduction）的重要手段。每一个主成分都是数据在某一个方向上的投影，在不同的方向上这些数据方差Variance的大小由其特征值（eigenvalue）决定。一般我们...
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2015-07-03 17:25:00
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在主成分分析（PCA）中，介绍了PCA的数学原理，其有用Matlab能够非常方便地对矩阵进行操作！比方，用Matlab求多个样本的协方差矩阵、求矩阵的特征根和特征向量等。以下介绍用Matlab实现PCA：如果有4个样本A、B、C、D，每一个样本都是6维。>> A=[1,2,3,4,5,6];>> B...
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2015-03-25 15:58:00
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clear all,clc; A=[[-1,1];[-2,-1];[-3,-2];[1,1];[2,1];[3,2]]; A_mean=A-mean(A); A_div=A_mean; M=A_div'*A_div; N=A_div*A_div'; [M_vector,M_val]=eig(M); ...
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2021-09-30 18:49:00
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pca( ) 采用matlab自带的函数pca()进行主成分分析 [coeff, score, latent, tsquared, explained, mu] = pca(x) 假设数据x为n行p列的多变量数据，n为观测次数，p为变量维度。 coeff：为PCA变换系数，也称为loadings。 ...
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2021-08-31 23:10:00
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Matlab 自带PCA函数形式为
[mappedX, mapping] = pca(X, no_dims)
自己编写PCA函数的步骤
%第一步：输入样本矩阵%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
data=rand(10,8)+randn(10,8)+ones(10,8);
%现对其进行pca降维
%%
%第二步：计算样本中每一维的
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2014-01-06 16:21:00
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用于学习记录： matlab函数的pca函数的输入参数除了数据集X还有10个 数据集X(每行为一个样本,行数为样本数)- coeff = pca(X)- coeff = pca(X,Name,Value)- [coeff,score,latent] = pca(___)- [coeff,score, ...
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2021-08-18 12:05:00
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文章目录PCA 理论及应用PCA算法流程MATLAB代码实现-调用SVD(奇异值
原创
2023-04-10 16:15:31
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PCA主要代码 function [pcaA V] = fastPCA( A, k ) % 快速PCA % % 输入：A --- 样本矩阵，每行为一个样本 % k --- 降维至 k 维 % % 输出：pcaA --- 降维后的 k 维样本特征向量组成的矩阵，每行一个样本，列数 k 为降维后的样本特征维数 % V --- 主成分向量 [r c] = size
原创
2013-11-27 21:27:00
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一、简介PCA算法是基于图像重构的方法进行图像特征识别的。内有训练样本、多个测试图片以及文档说明。识别步骤：① 选择训练样本② 计算样本平均数字特征
原创
2021-07-09 13:37:44
503阅读
PCA主成分分析原理分析和Ma
原创
2022-12-16 21:55:28
700阅读
一、简介1 PCAPCA（Principal Component Analysis）是常用的
原创
2022-04-08 09:34:45
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一、简介1 PCAPCA（Principal Component Analysis）是常用的数据分析方法。PCA是通过线性变换，将原始数据变换为一组各维度线性无关的数据表示方法，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。1.1 降维问题数据挖掘和机器学习中，数据以向量表示。例如某个淘宝店2012年全年的流量及交易情况可以看成一组记录的集合，其中每一天的数据是一条记录，格式如下：(日期, 浏览量, 访客数, 下单数, 成交数, 成交金额)其中“日期”是一个记录标志而非度量值，而数据
原创
2021-11-08 11:12:13
1374阅读
一、简介1 PCAPCA（Principal Component Analysis）是常用的数据分析方法。PCA是通过线性变换，将原始数据变换为一组各维度线性无关的数据表示方法，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。1.1 降维问题数据挖掘和机器学习中，数据以向量表示。例如某个淘宝店2012年全年的流量及交易情况可以看成一组记录的集合，其中每一天的数据是一条记录，格式如下：(日期, 浏览量, 访客数, 下单数, 成交数, 成交金额)其中“日期”是一个记录标志而非度量值，而数据
原创
2021-11-08 13:41:00
661阅读
1.基本原理将原来众多具有一定相关性的变量，重新组合为一组新的相互无关的综合变量来代替原来的变量2.方法步骤1）对原始数据
原创
2022-05-25 17:47:34
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鸢尾花（Iris）数据集是一个经典的数据集，用于机器学习和统计学习中的分类和聚类问题。该数据集包含了三种不同类型的鸢尾花（年的一篇论文中介绍，并一直被广泛用于分类和聚类问题的研究中。由于其简单性和广泛应用性，鸢尾花数据集已成为了机器学习和统计学习中的标准数据集之一。
原创
2023-05-06 00:54:43
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一、简介二、源代码function varargout = FaceRecognitionDemo(varargin)% FACERECOGNITIONDEMO M-file for FaceRecognitionDemo.fig% FACERECOGNITIONDEMO, by itself, creates a new FACERECOGNITIONDEMO or raises the existing% singleton*.%% H = FACERECOG
原创
2022-04-09 10:17:28
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一、简介二、源代码function varargout = FaceRecognitionDemo(varargin)% FACERECOGNITIONDEMO M-file for FaceRecognitionDemo.fig% FACERECOGNITIONDEMO, by itself, creates a new FACERECOGNITIONDEMO or raises the existing% singleton*.%% H = FACERECOG
原创
2021-11-08 10:50:20
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一、简介二、源代码function varargout = FaceRecognitionDemo(varargin)% FACERECOGNITIONDEMO M-file for FaceRecognitionDemo.fig% FACERECOGNITIONDEMO, by itself, creates a new FACERECOGNITIONDEMO or raises the existing% singleton*.%% H = FACERECOG
原创
2021-11-08 11:04:32
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