MATLAB实现PCA（主成分分析）

最新推荐文章于 2023-06-08 00:36:22 发布
原创 最新推荐文章于 2023-06-08 00:36:22 发布 · 709 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#数据挖掘

本文详细介绍了PCA(主成分分析)算法的实现过程，通过一个具体的MATLAB函数myPCA，展示了如何从高维数据中提取关键特征并进行降维处理。函数首先计算样本数据的协方差矩阵，然后求解该矩阵的特征值和特征向量，最后选择前lat个最大的特征值对应的特征向量作为降维后的基。 
%n为原始数据样本数目，fea为原始数据特征数，lat为想要降到的维度，X为样本数据（一行为一个样本）
function [w] = myPCA(n,fea,lat,X);  
I=n*eye(n)-ones(n);
C=X'*I*X;
[a b]=eig(C);
w = zeros(fea,lat);
for i=1:lat
    w(:,i) = a(:,i);
end
matlab 实现主成分分析（PCA）
06-04
基于matlab实现PCA降维算法，可用于多维数据的损失最小化压缩，内附全代码
pca matlab
渐近自由
08-28 1375
Normalization Singular value decomposition Pcapca是一个借助于matlab的svd函数写起来非常简单，但是理论条条是道的算法。pca解决的问题常常是将n维数据降至k维，目标是找到向量u(1),u(2),...,u(k)u^{(1)},u^{(2)},...,u^{(k)}使得总的投射误差最小。 这个算法最大的优点是完全无参限制，不需要人为的设定参数或
主成分分析PCA降维可视化(PCA降维算法)-MATLAB代码实现
MATLAB神经网络
06-08 3498
主成分分析PCA降维可视化(PCA降维算法)-MATLAB代码实现
PCA MATLAB
12-20
PCA LDA PCA LDA MATLAB
MATLAB实现PCA主成分分析数据集
05-18
MATLAB实现PCA主成分分析数据集，包含12个输入变量，1个输出变量，100组数据。
PCA主成分分析Matlab仿真代码
03-17
PCA（主成分分析，Principal Component Analysis）是一种广泛应用的统计学方法，主要用于高维数据的降维处理。在机器学习、图像处理、数据分析等领域，PCA能够提取数据的主要特征，减少数据冗余，同时保持数据集中的...
PCA.zip_PCA matlab_PCA matlab_PCA主成分_PCA主成分分析_matlab PCA
07-15
PCA，即主成分分析(Principal Component Analysis)，是一种广泛应用于数据降维和特征提取的方法。它通过线性变换将原始高维数据转换成一组各维度线性无关的表示，新的坐标系统中的每一维度都是原数据的线性组合，且...
MATLAB实现PCA主成分分析算法源码教程
在本资源中，我们有标题为"PCA.zip_PCA matlaba_PCA matlab_PCA主成分_PCA主成分分析_matlab PCA"的压缩文件，其中包含了一个描述为"PCA主成分分析算法matlab源码，利用matlab实现PCA算法。"的文档，以及一个标签为...
PCA主成分分析实现方法Matlab
03-30
PCA主成分分析实现方法Matlab；详细请查看博客资料：http://blog.youkuaiyun.com/guyuealian/article/details/68487833
主成分分析（内含完整的PCA的MATLAB代码以及原理讲解的Word文档）
04-12
主成分分析（内含完整的PCA的MATLAB代码以及原理讲解的Word文档）
PCA的matlab程序
08-19
做主成分分析，并且提取前两维，画图
PCA完整程序（MATLAB）
10-27
该程序师完整的PCA程序，用MATLAB编写的，直接输入样本数据即可运行
matlab的PCA实现
06-20
PCA的matlab代码，用于降维。Z为数据标准化后的数据，所有的操作都是标准化以后的。之前好像设置错了积分，重新编辑了一下
pca主成分分析用matlab实现,PCA （主成分分析）详解 （写给初学者） 结合matlab
weixin_35511284的博客
03-16 3035
一、简介PCA(Principal Components Analysis)即主成分分析，是图像处理中经常用到的降维方法，大家知道，我们在处理有关数字图像处理方面的问题时，比如经常用的图像的查询问题，在一个几万或者几百万甚至更大的数据库中查询一幅相近的图像。这时，我们通常的方法是对图像库中的图片提取响应的特征，如颜色，纹理，sift，surf，vlad等等特征，然后将其保存，建立响应的数据索引，然...
Matlab的主成分分析
热门推荐
weixin_45080684的博客
06-27 1万+
Matlab的主成分分析主要目的方法一：直接调用pac函数1.PCA函数的输入与输出参数2.PCA函数的使用方法方法二： 主要目的 主成分分析（或称主分量分析，principal component analysis）由皮尔逊（Pearson,1901）首先引入，后来被霍特林（Hotelling,1933）发展了。 主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将 们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中的变异的几
主成分分析PCA详解及MATLAB实现
weixin_40857506的博客
10-20 8965
1、读取外部文件数据 load gj.txt %把原始保存在纯文本文件gj.txt中的数据，读到MATLAB变量gj中 2、数据标准化 gj1=zscore(gj); %将原始数据gj进行z-score 标准化 3、计算相关系数矩阵（协方差矩阵） r=corrcoef(gj1); %计算相关系数矩阵(协方差矩阵) 因为原始数据gj已经标准化成新的数据gj1，所以gj1的协方差矩阵就是相关系数矩阵，相关系数矩阵主对角线上都是1，因为一个变量和自己的相关系数是1。相关系数矩阵r里大多数数据
主成分分析(PCA)（matlab版本）
Chi_Hong的博客
10-26 2330
一、基础知识 假设两个样本X、Y，它们的均值分别为X‾\overline{X}X、Y‾\overline{Y}Y，样本X和样本Y的协方差为： Cov(X,Y)=∑i=1n(Xi−X‾)(Yi−Y‾)n−1 Cov(X,Y) = \frac{\sum_{i=1}^{n}(X_i-\overline{X})(Y_i-\overline{Y})}{n-1} Cov(X,Y)=n−1∑i=1n​(Xi​...
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，...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

我是小蔡呀～～～

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值