PCA对半导体数据进行降维处理（pca封装函数）

PCA降维相关介绍
最新推荐文章于 2024-08-17 13:48:10 发布
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#pca降维

博客围绕PCA降维展开，但具体内容缺失。PCA降维是数据处理中常用方法，可减少数据维度，保留主要信息，在数据分析、机器学习等领域有重要应用。

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AI+半导体：质量控制中的异常检测算法对比
AI天才研究院
07-28 856
经过上述分析，我们可将传统算法的核心能力与局限算法高维数据处理小样本鲁棒性实时性可解释性最佳半导体场景❌ 仅单变量✅ 强✅ 极高✅ 极强单参数实时监控（如温度、压力）马氏距离/T²✅ 多变量❌ 需大量样本✅ 高✅ 强低维参数协同监控（<20维）LOF❌ 需降维❌ 需密集样本❌ 低❌ 中等局部异常检测（如晶圆局部缺陷）PCA✅ 强✅ 中等✅ 中✅ 强高维参数降维监控、特征提取结论：传统算法在低维、数据分布稳定、可解释性要求高。
MATLAB算法实战应用案例精讲-【图像处理】缺陷检测（补充篇）（附matlab实现代码）
qq_36130719的博客
12-15 6247
差异模型（Variation Model）使用标准图像与待检测图像灰度值相比较，来判断产品是否OK，适用于印刷品检测及产品表面检测。
利用PCA对半导体制造数据（secom.data）进行降维
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KI的博客
08-01 10万+
利用PCA对半导体制造数据（1567 X 590）进行降维。
徒手写代码之《机器学习实战》----PCA算法(1)（利用PCA对半导体制造数据降维）
憨宝宝的博客
07-11 1811
利用 PCA 对半导体制造数据降维 说明: 将 secom.data 放在当前目录下。 from numpy import * import numpy as np PCA 算法 def pca(dataMat, topNfeat=9999999): #计算均值 meanVals = dataMat.mean(0) #去均值化，均值变为0 meanRemoved ...
【Python机器学习】利用PCA来简化数据——示例：利用PCA对半导体制造数据降维
最新发布
weixin_39407597的博客
08-17 494
首先确认所需特征和可以去除特征的数目。PCA会给出数据中所包含的信息量。
《机器学习实战》训练营——利用PCA对半导体制造数据降维
wxw060709的专栏
12-04 1246
PCA数据降维
weixin_30535913的博客
12-10 152
Principal Component Analysis 算法优缺点： 优点：降低数据复杂性，识别最重要的多个特征 缺点：不一定需要，且可能损失有用的信息 适用数据类型：数值型数据 算法思想： 降维的好处： 使得数据集更易使用 降低很多算法计算开销 去除噪声 使得结果易懂 主成分分析（principal component analysis，PCA）的...
机器学习-PCA降维
weixin_43213268的博客
04-10 630
一、首先先问一个问题：为什么要进行降维操作呢？ 降维的主要方法有： 二、主成分分析PCA 2.PCA的python 实现过程 有人会问为什么要去均值呢？ 我们进行PCA降维的主要目的是为了得到方差最大的前N个特征，为了减少计算量，我们第一步就将数据所特征的均值变为0，来达到取出均值的目的。 在学习的过程中首先我们根据算法的实现过程一步步进行代码实现，然后再封装成函数的形式，这样就有助于调用...
基于MATLAB的半导体故障检测数据集
matlab_”可以看出，该压缩包本质上是一个以“.rar”格式封装的MATLAB相关工程文件集合，其中“matlab例程”表明其内含可运行的MATLAB脚本或函数示例，旨在帮助用户快速理解如何加载、处理和分析其中的数据。...
揭秘TDC-GP22测量误差来源：温度、电压与PCB布局对精度影响的9项实测数据
本文系统阐述TDC-GP22的核心工作原理，深入分析温度变化引起的半导体热漂移与参考时钟温漂对其时间测量精度的影响机制，并通过-40°C至+85°C范围内的实测数据验证非线性误差趋势，提出基于片上传感器的查表法与...
基于PCA-LDA光谱数据的降维处理,高光谱图像pca降维,matlab
09-10
光谱数据降维处理，结合了主成分分析和LDA方法，可直接运行
PCA降维（包含数据集）.zip
05-30
代码里一些参数没有修改好，修改完就可以当通用函数使用
PCA降维算法实践及应用.zip
07-01
机器学习课程设计—PCA降维算法实践，内含源码及报告(包括应用实例)
pca降维程序
02-03
内含pca的matlab程序，简单易懂，不到百行，特征提取和数据降维的不二神器。混科研搞数据必备良代码。超低价甩卖。
pca实现数据降维，简单易懂
06-01
实现数据的降维，在图像处理上有很好的应用
【深度之眼】十四：其它工具 —— 利用 PCA 对半导体制造数据降维【PCA】
InitialHeart2021的博客
02-28 328
利用 PCA 对半导体制造数据降维
模式识别和机器学习实战-降维算法（PCA）- Python实现 - 半导体数据进行降维处理和人脸检测
LeoEdwin的博客
04-11 4599
文章目录前言一、 降维算法1.算法介绍2.主成分分析PCA3.在Numpy中实现PCA二、利用PCA对半导体制造数据降维三、实战四、代码1.主成分分析PCA2.对半导体数据进行降维处理3.人脸检测算法 前言 降维是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。通过降维可以减少 冗余信息所造成的误差,提高识别的精度，或者通过降维算法来寻找数据内部的本质结构特征。 先介绍和解释步骤，分段介绍；最后再给出完整源码，只需修改一下文件路径即可运行。 而具体的数据集文件和代码，在如下链接里：降维算法（
机器学习实战-利用PCA来简化数据(降维)
大数据ING的博客
11-19 1356
一 理论        降维是对数据高维度特征的一种预处理方法。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。在实际的生产和应用中，降维在一定的信息损失范围内，可以为我们节省大量的时间和成本。降维也成为了应用非常广泛的数据预处理方法。 　　降维具有如下一些优点： （1）使得数据集更易使用 （2）降低算法的计算开销 （3）去除噪声 （...
无监督学习之主成分分析-半导体制造高维数据如何降维
weixin_71458119的博客
08-12 376
无监督学习中的主成分分析法，PCA降维的具体代码实现
使用MATLAB PCA函数轻松实现数据降维
之后，用户可以运行程序，通过Matlab的内置pca函数和自编的PCA伪代码来对数据进行降维处理，并对结果进行比较分析。 6. 应用场景：PCA降维在多种领域都有广泛的应用，如图像处理、生物信息学、金融数据分析等。通过...
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