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PCA（主成分分析）算法
PCA（主成分分析）算法
主成分分析
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PCA（主成分分析代码），可以有效的提取矩阵的特征值和特征向量，经本人验证有效，可以下载使用。
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PCA主成分分析算法实现
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PCA是主成分分析，用于数据降维。
人脸识别算法中PCA 主成分分析算法中首要的就是要做K-L变换 下面给出了 的K-L（特征向量变换）的matlab程序.zip
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PCA主成分分析算法技术.doc
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主成分分析亦称“主分量分析”或“分量分析”等，它是指将多个相关变量简化为少数几个不相关变量的一种多元统计方法.其目的在于简化统计数据和揭示变量间的关系.每个主成分是初始变量的线性组合，所有主成分间相互正交，所以没有冗余信息.从数学的角度看，主成分分析方法的根本思想在于降维。
PCA主成分分析java实现
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用java实现的主成分分析算法，用了Jama.Matrix，用的是Jama-1.0.2.jar。代码有备注，希望有帮助。
PCA.zip_PCA matlab_PCA matlab_PCA主成分_PCA主成分分析_matlab PCA
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PCA主成分分析算法matlab源码，利用matlab实现PCA算法。
主成分分析（PCA）算法
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java源代码，主成分分析算法，将高维数据进行降维，从而提高聚类或分类效率。
主成分分析算法PCA
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这是关于数据降维的主成分分析方法，可以指定降维的程度
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
PCA主成分分析
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对同一个体进行多项观察时，必定涉及多个随机变量X1，X2，…，Xp，它们都是的相关性, 一时难以综合。这时就需要借助主成分分析 (principal component analysis)来概括诸多信息的主要方面。我们希望有一个或几个较好的综合指标来概括信息，而且希望综合指标互相独立地各代表某一方面的性质。
pca kernel pca 主成分分析 核主成分分析 Matlab算法源代码
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PCA主成分分析法
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PCA主成分分析算法，可用于数据降维，减少数据计算量和计算时间，很多图像处理方法中都可以穿插应用。
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matlab 实现主成分分析（PCA）
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基于matlab实现PCA降维算法，可用于多维数据的损失最小化压缩，内附全代码
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！
主成分分析PCA
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主成分分析法PCA
基于python的PCA主成分分析（降维）算法设计与实现
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用PCA算法对iris数据集进行主成分分析
pca主成分算法分析
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主成分分析算法，用matlab实现了图像处理中的主成分分析，会对大家有一定的帮助
主成分分析PCA算法PPT及其相应代码 覃秉丰.rar
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关于主成分分析PCA算法解释较为清晰明了的PPT与代码，非常适合小白入门，以及作为面试的准备，有助于快速提升机器学习基础算法
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由于生活中的数据大都是非线性的,因此本文根据主成分分析向核主成分分析推广的思想,将稀疏主成分分析与核函数结合,得到了稀疏核主成分分析算法(SKPCA).在实验部分,本文分别使用了30个省市的农民家庭消费状况数据和二...
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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
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主成分分析 （PCA）用VC++实现的 完成高维数据的降维
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