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主成分分析(PCA)原理详解1
主成分分析(PCA)原理详解1
机器学习
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1. 相关背景 2. 问题描述 3. 数据降维 1. 最大方差理论 2. 最小二乘法
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上完陈恩红老师的《机器学习与知识发现》和季海波老师的《矩阵代数》两门课之后,颇有体会。最近在做主成分分析和奇异值分解方面的项目,所以记录一下心得体会。在许多领域的研究与应用中,往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测,收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本无疑会为研究和应用提供了丰富的信息,但也在一定程度上增加了数据采集的工作量,更重要的是在多数情况下,许多变量之间可能存在相关性,从而增
主成分分析原理PCA
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主成分分析原理介绍,浅显易懂地介绍了PCA的原理
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内含主成分分析PCA代码和测试数据
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基于主成分分析(PCA)的人脸识别系统,matlab编写的算法
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纹理图像特征分析主成分分析PCA方法matlab实现实现纹理图像特征分析主成分分析PCA方法matlab实现
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机器学习之主成分分析PCA,
主成分分析PCA代码(matlab)
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PCA主成分分析代码,可用于特征降维。在人脸识别、遥感图像应用等领域有着成功的应用
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
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
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(主成分分析)
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5星 · 资源好评率100%
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.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。
PCA_主成分分析_
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5星 · 资源好评率100%
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_PCA主成分分析_
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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
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