主成分分析详解

最新推荐文章于 2025-05-08 22:38:13 发布
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分类专栏： 数学建模
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhouchangyu1221/article/details/104098589

很好的文章，说明了主成分分析的本质，传送门:
https://blog.youkuaiyun.com/zhouchangyu1221/article/details/104098589

OpenCV主成分分析详解及编程示例
PixelInk的博客
09-06 199
PCA的目标是通过线性变换将原始数据投影到一个新的坐标系中，使得投影后的数据具有最大的方差。通过保留较高方差的主成分，我们可以实现数据的降维，同时保留尽可能多的信息。在本文中，我们将详细介绍OpenCV中的主成分分析算法，并提供相应的编程示例。通过选择不同的主成分数量，我们可以实现数据的降维，并根据需要保留适当的信息量。请注意，PCA还可以应用于图像处理等更复杂的情况，但本文仅涵盖了基本的概念和示例。在上述代码中，我们使用了前两个主成分的主成分向量和特征值，通过矩阵乘法和加法操作来重构原始数据。
TensorFlow深度学习实战（17）——主成分分析详解
最新发布
盼小辉丶的博客
05-22 1207
主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA) 是一种常用的数据降维技术，主要用于处理高维数据并减少数据的复杂性，同时尽可能保留原始数据中的信息。它通过线性变换将数据从原始坐标系投影到一个新的坐标系，在新的坐标系中，数据的方差最大，且各主成分之间互相正交。
主成分分析
weixin_39056447的博客
12-02 1247
主成分分析 Principal component analysis 1 基本思想 主成分分析就是把原来的多个指标转化成少数几个代表性较好的综合指标，这少数几个指标能够反映原来指标大部分的信息（85%以上），并且各个指标之间保持独立，避免出现重叠信息。主成分分析主要起着降维和简化数据结构的作用。 1.1 数学模型 p个维度来描述一个实际问题，那么N个样本的数学模型可以表示为： ...
主成分分析(PCA)是什么？简易理解版
项目git同名小胡说技书
05-08 1435
主成分分析（PCA）是一种多变量统计方法，旨在通过正交线性变换将高维数据降维，保留最大信息量。PCA的核心价值包括降维、去噪、可视化、特征提取和数据压缩。其数学基础是矩阵的特征分解，通过计算协方差矩阵的特征值和特征向量，确定数据的主要方向。PCA广泛应用于数据分析、图像压缩等领域，但也存在对非线性结构处理效果有限、对异常值敏感等局限性。通过生活实例如挑选西瓜、体检报告简化等，可以更好地理解PCA的降维思想。未来，PCA的变体和扩展方法将继续推动其在复杂数据分析中的应用。
主成分分析案例
weixin_34138139的博客
01-22 2588
主成分分析案例——我国各地区普通高等教育发展水平综合评价 主成分分析步骤 对原始数据进行标准化处理 计算相关系数矩阵 ​ 计算特征值和特征向量 选择 ​ 个主成分，进行综合评价 分析 clc,clear; load gj.txt; ​ % 标准化数据 计算相关系数矩阵 gj = zscore(gj); r = corrcoe...
主成分分析法和带核函数的主成分分析详解
liuzxQAQ的博客
06-04 1099
1. 主成分分析法数学原理详解、 2. 带核函数的主成分分析法详细推导、 3. 主方法分析法和带核函数版本的应用效果比较、 4. 主成分的数量筛选依据和Bartlett球形或KMO适合度检验。
主成分分析法案例
05-31
主成分分析法案例讲解Ppt,多变量问题是经常会遇到的。变量太多，无疑会增加分析问题的难度与复杂性，而且在许多实际问题中，多个变量之间是具有一定的相关关系的。
主成分分析介绍及实例
03-20
图像融合问题中比较常用的方法，主成分分析介绍及实例 主成分分析就是用较少的新变量代替原来较多的变量，以达到简化问题的目的
主成分分析详解配有matlab程序和详解
10-14
主成分分析详解配有matlab程序和详解还有使用的方法扩展
主成分分析法步骤，例子
05-15
主成分分析(Principle Component Analysis, PCA)是最为常用的特征提取方法，被广泛应用到各领域，如图像处理、综合评价、语音识别、故障诊断等。有关主成分分析法的例子，步骤，和代码，希望对大家有帮助
主成份分析
曾青松的专栏
07-23 1512
function main()%*************主成份分析************%读入文件数据X=load(data.txt);%==========方法1:求标准化后的协差矩阵,再求特征根和特征向量=================%标准化处理[p,n]=size(X);for j=1:n mju(j)=mean(X(:,j));
Matlab实现PCA主成分分析详解
PCA（主成分分析）是一种常用的数据降维技术，它利用正交变换将可能相关的变量转换为一系列线性无关的变量，这些变量称为主成分。在机器学习和数据挖掘领域，PCA是数据预处理中的一项重要技术，用以降低数据的维度，...
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