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pca.zip_bankjk8_captainonb_pca_主成分分析_特征 降维
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主成分分析
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用于特征降维,去冗余,提高分类识别精度。
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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_sourcecode.zip_C 降维_PCA 降维_pca降维_特征降维_降维C
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很不错的特征提取代码,降维效果好,本人已经试过,代码没有问题
PCA.rar_K._pca降维_主元分析_主成分分析_主成分分析pca
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PCA(principal component analysis),即主成分分析方法,是一种使用最广泛的数据降维方法。PCA的主要思想是将N维特征映射到K维上,这K维是全新的正交特征也被称为主成分,是在原有N维特征的基础上重新构造出来的K维特征。PCA的工作就是从原始的空间中顺序地找一组相相互正对的坐标轴。
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pca和_fase_pca实现特征降维,两种算法都有所改进,特别是pca可以根据自己的需要进行相应的改进,代码清晰易懂,希望对你有帮助。
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对输入的高维特征向量进行pca降维后输出低维的特征向量
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利用MATLAB进行主成分分析代码,利用MATLAB自带主成分分析函数进行主成分分析,只有湘西注释。
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