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处理后的数据 data3 进行主成分分析。然后，它绘制了解释方差比例图，显示了每个主成分解释的方差的百分比。接下来，根据设定的解释方差比例，选择保留的主成分数量。最后，它重新构造数据，仅保留所选的主成分，并绘制了原始数据与重构数据的比较图。要对处理后的数据进行主成分分析（PCA），你可以使用 MATLAB 中的 pca 函数。该函数可以用来计算数据的主成分，并且可以通过保留的主成分数量来减少数据的维度。这是将每个类进行主成分分析，区别于上一种对所有执行主成分分析。
2024-03-01 09:58:39
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原创 PCA问题汇总
如果你更关心不同主成分之间的关系以及它们如何解释数据的方差，那么按主成分绘制的图表可能更合适。4.如何区分： 不同主成分方向上的数据点分布情况可以帮助你理解不同主成分的贡献和样本之间的关系。不同类别的样本可能在 PCA 空间中聚集在一起，也可能分散开来，这可以帮助你观察不同类别之间的相似性和差异性。在进行 PCA 分析后，你可以选择按照不同的方式来绘制图表，具体取决于你的分析目的和所关心的信息。3.意义： 在这种图表中，每个数据点的位置表示它在不同主成分上的得分，而不是按照原始数据的类别进行分类。
2024-03-01 09:48:37
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原创 存储了STONE数据为TXT格式
首先要先创建存储的目标文件夹，执行检查文件是否存在，可以在修改代码运行后改变相应的目标文件夹中的数据。再将数据进行进一步操作。
2024-03-01 09:47:56
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空空如也
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