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主元分析PCA 评分:

自己写论文时用的程序,数据就不提供了,田纳西_伊斯曼化工过程的数据可以实现结果
2017-12-21 上传大小:2KB
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分析pca

主元分析法,PCA,EMG信号主元提取,降低噪声

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分析PCA理论分析及应用

主元分析PCA理论分析及应用,

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分析(PCA)理论

里面对主元分析(PCA)进行了详细的描述,大家有需要的可以看看啊!

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分析(PCA)理论分析及应用

很详细的介绍了主元分析法,希望有助于你。

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分析PCA)技术分析与应用

PCA是Principal component analysis的缩写,中文翻译为主元分析。它是一种对数据进行分析的技术,最重要的应用是对原有数据进行简化。正如它的名字:主元分析,这种方法可以有效的找出数据中最“主要”的元素和结构,去除噪音和冗余,将原有的复杂数据降维,揭示隐藏在复杂数据背后的简单结构。它的优点是简单,而且无参数限制,可以方便的应用与各个场合。因此应用极其广泛,从神经科学到计算机图形学都有它的用武之地。被誉为应用线形代数最价值的结果之一

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分析(PCA)理论分析及应用 英文原版

主元分析(PCA)理论分析及应用的英文原版

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分析PCA)理论分析及应用

深入浅出,有理论数学推导。不看推导看例子,快速理解。有参考文献。入门材料。

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PCA分析

PCA主元分析的代码,适合比较简单的学习

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基于分析算法(pca)的系统故障诊断

包内包含主元分析算法(PCA)的Matlab完整故障诊断程序,附详细的word文档和PPT介绍

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PCA分析法 做故障诊断程序

PCA主元分析法 做故障诊断程序 基于数据驱动的 也可以做图像处理

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PCA.m文件(分析算法)

主元分析算法,它是对数据进行分析的技术,最重要的应用是对原有数据的简化。这里是PCA的Matlab的源代码

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田纳西伊斯曼数据集及PCA分析的MATLAB程序

为了说明什么是数据的主成分,先从数据降维说起。数据降维是怎么回事儿?假设三维空间中有一系列点,这些点分布在一个过原点的斜面上,如果你用自然坐标系x,y,z这三个轴来表示这组数据的话,需要使用三个维度,而事实上,这些点的分布仅仅是在一个二维的平面上,那么,问题出在哪里?如果你再仔细想想,能不能把x,y,z坐标系旋转一下,使数据所在平面与x,y平面重合?这就对了!如果把旋转后的坐标系记为x',y',z',那么这组数据的表示只用x'和y'两个维度表示即可!当然了,如果想恢复原来的表示方式,那就得把这两个坐标之间的变换矩阵存下来。

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加权分析

PCA主元分析法的加权,利用欧氏距离添加相似度,构筑更能反应有效图像的特征值

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鲁棒分析(RPCA

一篇详细介绍鲁棒PCA的文章,虽然是英文文章,但内容读起来很容易

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利用分析识别人脸.pdf

本文详细介绍了PCA人脸识别的原理和实现。PCA是人脸识别的经典算法。对识别的初学者有很大帮助。

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基于分析方法的人脸识别

利用PCA进行对ORL人脸库进行人脸识别的程序

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基于多尺度分析的传感器故障诊断

主元分析(PCA)被广泛应用于多传感器系统的故障诊断当中。然而,PCA只适合于分析故障或干扰仅存在于某一固定尺度的情况。实际当中,工程数据往往是多尺度的。因此,本文提出了将多尺度主元分析(MSPCA)法应用于传感器的故障诊断当中。MSPCA综合了PCA去除变量间关联、小波分析提取变量特征的优势,能检测出不同尺度/频率下的故障。仿真实例表明:与PCA方法相比,MSPCA方法在进行故障检测时效果更好。

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