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Iris数据集PCA降维显示
Iris数据集PCA降维显示
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Iris
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对IRIS数据集进行协方差分析，降维，二维显示分类。
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PCA+mnist_PCA降维；KNN分类；mnist手写体_pypcaminist_K._python_MNIST降维_
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基于python，利用主成分分析（PCA）和K近邻算法（KNN）在MNIST手写数据集上进行了分类。经过PCA降维，最终的KNN在100维的特征空间实现了超过97%的分类精度。
主成分分析（PCA）相关矩阵的特征值分解方法的算法实现，基于Iris数据集.zip
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代码里一些参数没有修改好，修改完就可以当通用函数使用
Iris数据集（以PCA分类）.py
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scikit-learn库的fit_transform( )函数就是用来降维的，属于PCA对象。使用前，要先导入PCA模块sklearn.decomposition，然后使用PCA( )构造函数，用n_components选项指定要降到几维（主成分）。我们这里降为三维（方便我们绘制三维散点图），最后调用fit_transform( )函数，传入四维的Iris数据集作为参数。
MATLAB 对iris数据集进行PCA
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matlab PCA的m文件。数据集Iris是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。 CSDN上原来有一个arff格式的鸢尾花数据集，不方便matlab直接调用。 我的这个数据集是txt格式的，在matlab下可以直接一句命令“load('iris.txt')”加载。 iris以鸢尾花的特征作为数据来源，常用在分类操作中。该数据集由3种不同类型的鸢尾花的50个样本数据构成。其中
基于PCA实现鸢尾花数据集降维【源程序】【Python】
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基于Python3.7实现鸢尾花数据集降维，调用PCA算法。包括源程序和结果图片。
高维数据SVM实现+降维可视化
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高维数据SVM实现+降维可视化 是更改别人的代码的，使用软间隔最大化，SMO优化算法，t-sne降维可视化，发现数据是否是容易线性可分的。
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PCA数据降维python程序
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可直接使用，读取excel表格信息，降维后输出表格信息~
数据降维-PCA算法详解
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C++实现数据降维，包括PCA、KPCA两种方法，资源为Visual Studio2013完整工程代码。
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yale人脸数据+PCA进行降维处理
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一次课程实验作业，用人脸数据集进行降维处理显示降维处理后的图像
PCA的Iris实现.m
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PCA广义分析法降维，就是将高维度的数据降低到低维度空间，同时降维之后的数据又能够很好的表征原来数据的特性。
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pimiesan2269
2017-12-03
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namedlyh
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