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主成成分分析(矩阵降维) 评分:

能够实现数据降维和压缩,适用于模式识别、图像处理。
2011-11-16 上传大小:3KB
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java编写的主成分分析(PCA)降维技术

java编写的主成分分析降维,用的是机器学习鸢尾花数据,该数据从mysql数据库中读取得到,用Jama.jar实现矩阵运算,hashmap的key存特征值,value存对应的特征向量。

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近邻成分分析(NCA)算法实现

一种经典的机器学习算法,用以模式识别技术,主要功能是重新定义样本间的距离

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基于主成分分析(PCA)的人脸识别系统

改程序实现了人脸识别算法,识别率还是很高的,通过该基本算法的学习我们可以学习更多关于人脸识别的算法

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成分分析PCA(含有详细推导过程以及案例分析matlab版

这篇文档中详细描述了PCA的过程,并给出了一个简单的例子

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机器学习之降维与度量学习视频精讲
PCA matlab 主成成分分析

PCA Principal Component Analysis 主成成分分析

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PCA MATLAB

主成成分分析的MATLAB实现。。。。博士期间积累的。。。。

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成分分析的计算步骤

详细介绍了主成分分析在数学建模中的应用,包括matlab代码等

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SPSS在主成分分析中的应用

主成成分分析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。本文首先对主成成分分析方法的原理进行了简单的阐述。介绍了进行主成成分分析的工具SPSS,并以分析全国31个省市的8项经济目标为例,给出了详尽的分析。实验结果表明,主成成分分析能有效的将原有的复杂数据降维,同时包含原数据的大部分信息。

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成分分析(PCA)python实现(含数据集)

主成分分析(PCA)python实现(含数据集),结构清晰,适合初学者

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UMPCA多线性降维分析方法

高维多线性降维分析方法,用于高维特征矩阵以及图像的降维分析

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成分分析的matlab程序

这是一个主成分分析的matlab程序,自己编的,附中文说明,绝对能用,已经用SAS系统分析数据验证过。输入矩阵有要求,如果不对则转置一下。数据需提前标准化。

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成分分析PCA降维的MATLAB程序实现代码

在MATLAB中实现用主成分分析(PCA)的方法对矩阵的降维.其中包括具体程序实现代码,为了增加程序的可读性,对程序的主要步骤都进行了解释。

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PCA特征提取Matlab源代码

只要输入数据矩阵,使用该代码可以提取特征主元,实现降维

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基于主成分分析,图像压缩和重建,降维,注释详细,有例图。

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偏最小二乘方法的MATLAB算法实现

所谓偏最小二乘法,就是指在做基于最小二乘法的线性回归分析之前,对数据集进行主成分分析降维,下面的源码是没有删减的,GreenSim团队免费提供您使用,转载请注明GreenSim团队(http://blog.sina.com.cn/greensim)。

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几种文本特征降维方法的比较分析

文本挖掘中采用向量空间模型(VSM) 来表达文本特征, 表现出巨大的维数, 从而导致处理过程计算复杂, 为此, 需要先对文本特征矩阵进行合理的降维处理。隐含语义分析(LSA) 、概念索引(CI) 、非负矩阵分解(NMF) 和随机映射(RP)是几种有效的降维方法, 在分析降维空间的含义和计算复杂度后, 通过文本聚类实验比较和分析了这几种降维方法的差异, 实验表明, 这些方法不仅可以对文本特征空间作有效的降维处理, 还能在不同程度上凸现文本和词条之间的语义关系, 从而提高文本挖掘的效率和准确率。

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清华同方人体成分分析仪接口动态库

封装的同方健康BCA成分仪通讯接口 //开始检验 参数分别为 出生年(4位),身高(单位cm),姓名(男0 女 1) public void beginTest(string birthYear, string height, string sex) //资源释放 public bool releaseSerialPort() //仪器发出消息是自动触发 e.nFlag 消息类型 e.strData 具体消息: 170 主体数据((编号、测试日期、年龄、性别、脂肪、骨质、蛋白质、细胞内液、细胞外液、肌肉、瘦体重、身高、体重、标准体重、体重控制、脂肪控制、肌肉控制、体脂百分比、骨骼肌、

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vertex component analysis.pdf

顶点成分分析的文章,vca做高光谱端元提取

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遗传算法-偏最小二乘回归

数据集必须是o,x + 1矩阵,其中每一行是一个对象,列1:x是X变量,最后一列是Y变量。 默认值为: 种群大小:30条染色体; 平均每个原始染色体的5个变量; 5个缺失组; 在同一染色体中选择的最大变量数:30; 变异概率:1%; 交叉概率:50%; 自标定; 组件的最大数量:15; 运行次数:100; 100次评估后的反向消除 结束(如果评估的数目不是 100的倍数;

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