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PCA数据降维
PCA数据降维
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对于高维数据进行了相应的降低维度的操作，使得降低维度后的数据在保持足够精度的前提下更有利于处理
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数据降维方法
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代码实例化数据降维的方法，以主成分分析LDA和线性判别LDA为例。
PCA_pca降维_主元分析_降维_
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核主元分析是一种常见的数据分析方式
数据降维tSNE
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目前最好的降维方法。高维数据的降维与可视化。如果将维度降到2维或3维，我们就能将原始数据可视化，从而对数据的分布有直观的了解，发现一些可能存在的规律。
数据降维的简单介绍
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关于数据挖掘中的数据降维的简单介绍，是数据挖掘的一个基础且重要的一个方面
PCA降维MATLAB程序
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PCA降维MATLAB程序,主要用于光谱的降维PCA降维MATLAB程序,主要用于光谱的降维
PCA人脸降维与单幅图像识别
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matlab程序提供了相应的论文和测试数据集,实现了基于PCA的人脸识别。并附加了一个更改后的单幅图片与训练数据匹配的程序(需要将数据集拷贝进去)。
PCA降维python的代码以及结果.doc
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理解 “使用Numpy模拟PCA计算过程”与“使用sklearn进行PCA降维运算”两种方法；把 iris四维数据集降维，画出散点图
数据降维 机器学习四大数据降维方法
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机器学习四大数据降维的方法，有详细讲解推导的过程。
数据降维方法综述
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里面主要描述了常见的数据降维算法，包括公式和yuan'li
数据降维方法汇总（中文）
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很详细的各种主流数据降维方法原理的讲解，中文版的。
PCA 降维算法
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PCA 降维，通过一组映射实现高位数据的降维
PCA降维技术
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利用PCA技术实现对数据的降维技术 将194*39维降到194*12维 亲测可用
PCA降维的例子
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #载入数据 data=np.genfromtxt(data.csv,delimiter=,) x_data=data[:,0] y_data=data[:,-1] plt.scatter(x_data,y_data) plt.show() print(x_data.shape) #数据中心化 de
PCA特征降维
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特征降维，在特征维数较高时，会有数据冗余，该程序可以很好的进行特征降维，
PCA数据分解
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PCA分解，将四维数据降至二维，可以观察发现数据经分解任可很好的区分
数据降维完成数据的简化
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PCA的原理就是将原来的样本数据投影到一个新的空间中，相当于我们在矩阵分析里面学习的将一组矩阵映射到另外的坐标系下。通过一个转换坐标，也可以理解成把一组坐标转换到另外一组坐标系下，但是在新的坐标系下，表示原来的原本不需要那么多的变量，只需要原来样本的最大的一个线性无关组的特征值对应的空间的坐标即可。
高维数据几何结构与降维（国内唯一一本讲如何比较详尽的阐述高维数据如何降维的）
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这是一本关于高维数据如何进行有效降维的数据，书中比较系统的阐述了一些可行性的方法，最关键的是提供了一些关于高维数据降维的一些思想。在大数据时代来临，面临的数据维度已经越来越高，通过数据本身的量化数值发现数据内在的关系，值得深思。这本书不仅提出了方法也提供了思想。
快速PCA降维
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本代码在MATLAB平台实现，可用于快速PCA降维。所谓快速，就是在计算特征值、特征向量时先求解低维矩阵的特征值、特征向量，再根据数学原理还原回实际解的过程。
PCA.rar_PCA 降维_PCA数据降维_matlab 数据降维_matlab 降维_矩阵降维
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对训练数据进行主成分分析，得到降维矩阵，然后根据降维矩阵求得测试数据降维之后的矩阵。
fast PCA降维
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fastPCA降维实现，把原先的n个特征用数目更少的m个特征取代，新特征是旧特征的线性组合，这些线性组合最大化样本方差，尽量使新的m个特征互不相关。从旧特征到新特征的映射捕获数据中的固有变异性,已通过测试可以使用。
PCA.zip_PCA数据降维_pca_pca降维_数据降维_降维
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本程序可以对高维数据进行降维，便于得到主成分进行后续分析。
PCA降维 让你一看就懂的PCA降维工程 可运行
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PCA降维 让你一看就懂的PCA降维工程 可运行
pca.rar_PCA数据降维_PCA降维 图像
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主成分分析法 实现图像数据的降维 matlab代码编写
PCA_广义PCA降维_pca_PCA数据降维_generalizedpca_降维
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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。
PCA.rar_PCA 分类_PCA+KNN_PCA数据降维_数据降维_降维分类
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采用INP数据（145*145*200），该数据有16个类别， PCA进行数据降维，然后对降维数据采用kNN分类（k=1）。
PCA降维（openCV）
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openCV写的PCA降维代码,每一行都有注释，有openCV基础的人都能够看懂
PCA降维的实现，对人脸数据降维
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包含源码、实验报告、图片数据 机器学习PCA降维的实现，对人脸数据降维
KMeans-PCA和降维
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KMeans-PCA和降维 使用一些数学方法来获取0-9之间每个数字的1000个以上图像之和的均值和协方差，然后应用降维和K-means算法。
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使用pca对二维数据进行降维，标明了主轴方向，二维和一维数据关联
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用matlab自带的PCA算法对图像进行降维
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pca降维算法
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pca降维算法
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