主成分回归分析具体程序MATLAB

本程序是主成分回归的一个详细举例，有注释，方便做主成分回归分析的人参考。

主成分回归分析文献综述

主成分分析由皮尔逊首先引入，后来被霍特林发展了。主成分分析是一种通过降维技术把多个变量化为少数几个主成分（综合变量）的统计分析方法。这些主成分能够反映原始变量的绝大部分信息，它们通常表示为原始变量的某种线性组合。为了实现最有效率的降维，应使这些主成分所含的信息（在线性关系的意义上）互不重叠，也就是要求它们之间互不相干。简言之，主成分分析就是一种用一组较少的不相关（综合）变量来代替大量相关变量的统计降维方法。

基于主成分回归分析法的粮食产量影响因素研究

基于主成分回归分析法的粮食产量影响因素研究，蔡风琴，刘晓娥，为了研究影响粮食产量的因素，本文根据《中国统计年鉴》的统计数据，首先采用主成分分析法建立因子分析模型，提取几个主成分；接

基于主成分回归分析法的回采工作面瓦斯涌出量预测

以预测回采工作面瓦斯涌出量为目的,通过主成分分析方法得到了影响回采工作面瓦斯涌出量的主成分,并采用主成分分量进行多步线性回归来预测回采工作面瓦斯涌出量。结果表明,采用的主成分回归分析方法减少了回归分析需要考虑的变量个数,结果具有较好的精确度。

主成分回归分析.sas

利用SAS先对原始数据做主成分分析降维，然后根据降维后的特征向量构建多重线性回归模型，该方法通常用来解决多重线性回归模型在构建时，自变量的多重共线性问题

基于主成分-逐步回归分析法的瓦斯涌出量预测研究

矿井进行瓦斯涌出量预测是煤矿安全生产十分重要的工作，鉴于主成分分析和逐步回归分析方法的优点，将两种方法相结合共同建立瓦斯涌出量回归预测模型。以峻德煤矿30号煤层为例，通过主成分分析得到了影响回采工作面瓦斯涌出量的四个主成分因素，再采用逐步线性回归分析法预测回采工作面瓦斯涌出量。结果表明：采用主成分-逐步回归分析法减少了回归分析所需要考虑的变量个数，预测结果具有较好的准确性，预测精度明显优于一元回归预测和多元回归预测，具有较好应用前景。

基于主成分分析的人脸识别 MatLab

使用Matlab实现的基于主成分分析的人脸识别系统，需要使用人脸库进行训练

基于主成分分析，图像压缩和重建，降维，注释详细，有例图。

基于主成分分析，图像压缩和重建，降维，注释详细，有例图

基于主成分分析法的煤层自燃影响因素研究——以乌达煤田为例

通过分析影响乌达煤田煤自燃的外在和内在因素,得出了影响煤自燃的11个主要因素。利用主成分分析方法,在SPSS软件中实现其分析过程,通过计算得出前3个成分贡献值分别为61.67%、18.45%和10.38%,累计贡献率为90.50%,并提取前3个成分为主成分;根据主成分系数得出了乌达煤田的主成分函数关系式,用维数少但彼此正交独立的新变量代替原始变量,可大大简化各影响因素之间数据过于繁琐的问题。

基于主成分分析的人脸二维码识别完整程序

基于主成分分析的人脸二维码识别完整程序,可以直接运行

基于因子-主成分回归分析的股价技术分析研究

基于因子-主成分回归分析的股价技术分析研究，张鹏，董玲，本文介绍了回归分析的理论及应用方法，同时介绍了技术指标的定义及计算公式。并以股价技术指标为研究对象，利用spss统计分析软件�

基于主成分-线性回归分析的煤炭热值预测模型研究

以163组煤质分析数据为研究对象,利用主成分分析法获得煤的工业分析和元素分析数据的前三个主成分。采用线性回归法研究这三个与煤炭热值的关系,进而建立煤炭热值预测模型,并检验其适应性。结果表明基于主成分-线性回归分析提出的煤炭热值预测模型具有较好的适应性。

基于主成分分析的人脸识别技术

一个基于主成分分析的人脸识别程序，中文注释。通过对给定数据库的学习，辨识所给图像是否是人脸。数据库样本越大，准确度越高

基于主成分分析的人脸识别

专业综合实践代码，内附人脸库，代码可运行，识别正确率80%以上。测试时使用为本人图片，所以未上传，需要更改一下图像路径

主成分分析及预测

总结的主成分分析的函数程序和基于GM（1，1）的预测分析程序。

基于matlab的主成分分析的人脸二维码识别.zip

基于matlab的主成分分析的人脸二维码识别，将其与QR二维码的编解码进行了结合，使用MATLAB作为工具平台，调用QR二维码编解码应用程序，进而实现了一个人脸二维码自动识别的系统原型，仿真实现效果较好

主成分回归于偏最小二乘回归

MATLAB，可直接替换数据运行。主成分回归分析 Principal Component Regression（PCR）是一种多元回归分析方法，旨在解决自变量间存在多重共线性问题。