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PCA主成分分析
PCA主成分分析
主成分分析
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PCA主成分分析的算法具体讲解，以及实现方法，对PCA更加熟悉
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PCA(主成分分析)
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包括几个主成分分析的经典教程，以及前序知识，协方差矩阵的知识！相信通过这几个文档的学习，你肯定会对PCA有系统了解！
PCA主成分分析Matlab仿真代码
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线性降维主成分分析PCA的matlab图像压缩仿真代码，还包括了与奇异值分解进行对比的程序，基于matlab2018写的，可直接运行。
PCA主成分分析matlab代码
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PCA主成分分析matlab代码，含详细注释
PCA主成分分析实验报告 （附MATLAB代码）.docx
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PCA主成分分析实验报告 （附MATLAB代码）
PCA主成分分析MATLAB实现代码
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pca_PCA主成分分析_
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PCA从特征的协方差出发，来找到比较好的投影方式，最后需要保留的特征维数可以自己选择。
主成分分析PCA
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主成分分析法PCA
主成分分析（PCA）
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对主成分分析进行讲解，讲解什么是pca,是和初学者和相关研究人员
主成分分析(PCA)
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主成分分析 （ Principal Component Analysis ， PCA ）或者主元分析。是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法，它可以从多元事物中解析出主要影响因素，揭示事物的本质，简化复杂的问题。计算主成分的目的是将高维数据投影到较低维空间。给定 n 个变量的 m 个观察值，形成一个 n ′ m 的数据矩阵， n 通常比较大。对于一个由多个变量描述的复杂事物，人们难以认识，那么是否可
主成分分析（PCA ）
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主成分分析 （PCA）用VC++实现的 完成高维数据的降维
PCA_主成分分析_
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主成分分析python代码，代码里有详细的编程思路，适合新手学习。
PCA_主成分分析1
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1）将原始数据按列组成n行m列矩阵X2）将X的每一行（代表一个属性字段）进行零均值化，即减去这一行的均值3）求出协方差矩阵4）求出协方差矩阵的特征值及对应的特征
PCA.m 主成分分析
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PCA（Principal Components Analysis）即主成分分析，是数据处理中经常用到的降维方法，对高维度特征数据进行预处理，降维是将高维度的数据保留下最重要的一些特征，去除噪声和不重要的特征，从而实现提升数据处理速度的目的。
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主成分分析，保证所选自变量的特性都能包含在新构造的变量中，实现对多个自变量降维，简化方程
主成分分析（PCA）法
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三个文件。1、princomp()函数 2、封装一下princomp()函数 3、pca()函数
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PCA分析，PCA分析，PCA分析，PCA分析，
YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数
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本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSO
YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了
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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt
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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt，需要创建的文件夹都以创建，方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客：https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501
Transformer模型实现长期预测并可视化结果（附代码+数据集+原理介绍）
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这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer
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zy20150613
2018-06-30
PCA主成分分析， 含代码， 很不错的讲解，谢谢楼主
_八只脚
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