PCA －主成成分分析

最新推荐文章于 2024-06-15 16:04:33 发布

zhanghuifang54

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主成分分析（多元分析方法之一）

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09-02

3097

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，将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此独立或者不相关的变量。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个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。主成分分析实际上是一种降维方法。也是为了方便自己，举例。举例：下面是y和x1、x2、x3、x4之间的关系数据共13组，见表。

主成成分分析

春天里的熊

10-16

5000

一. 主成成分分析 1. 原理分析, 应用(应用举例) 什么是? PCA是一种统计方法, 通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量, 转换后的这组变量叫做主成分. (通俗的说就是将原来的线性相关的P个指标, 重新组合成一组线性不相关的综合指标来代替原来的指标) PCA首先是由K.皮尔森对非随机变量引入的, 然后K.皮尔森将此方法推广到随机向量的情形. 信息的大小通...

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15.主成分析算法PCA

geeksu的博客

11-08

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再谈降维算法--PCA算法

igaozh的专栏

10-31

199

文章由两部分构成，第一部分主要讲解PCA算法的步骤，第二部分讲解PCA算法的原理。那么首先进入第一部分 --PCA算法的步骤 ① 样本矩阵X的构成假设待观察变量有M个，其实相当于一个数据在M维各维度上的坐标，我们的目标是在保证比较数据之间相似性不失真的前提下，将描述数据的维度尽量减小至L维（L...

7 主成成分分析（PCA）降维算法

手握灵珠常奋笔

11-30

653

7 主成成分分析（PCA）降维算法Principal Component Analysis，PCA是一种常用的降维方法，通常用于高维数据集的探索与可视化，还可以用作数据压缩和预处理等。回顾统计学名词：方差：协方差：用于度量两个变量之间的线性相关性程度特征向量：描述数据集结构的非零向量PCA的原理：矩阵的主成分就是其协方差矩阵对应的特征向量，按照对应的特征值大小进行排序，最大的特征值就

PCA---主成成分分析

Major_S的博客

11-09

340

PCA—主成成分分析

PCA(主成成分分析)

m0_74242391的博客

06-15

1985

PCA（Principal Components Analysis）即主成分分析，是一种常用的数据分析手段，是图像处理中经常用到的降维方法。对于一组不同维度之间可能存在线性相关关系的数据，PCA能够把这组数据通过正交变换变成各个维度之间线性无关的数据，经过PCA处理的数据中的各个样本之间的关系往往更直观，所以它是一种非常常用的数据分析和预处理工具。PCA处理之后的数据各个维度之间是线性无关的，通过剔除方差较小的那些维度上的数据，我们可以达到数据降维的目的。

数据分析面试【机器学习】总结之-----PCA主成成分分析常见面试题整理

天阑之蓝的博客

08-14

3723

阅读之前看这里????：博主是正在学习数据分析的一员，博客记录的是在学习过程中一些总结，也希望和大家一起进步，在记录之时，未免存在很多疏漏和不全，如有问题，还请私聊博主指正。博客地址：天阑之蓝的博客，学习过程中不免有困难和迷茫，希望大家都能在这学习的过程中肯定自己，超越自己，最终创造自己。目录1.PCA定义2.PCA具体计算步骤3.降维之后的维度怎么确定4.降维的必要性5.降维的目的：6.给你一个数据集。该数据集包含很多变量，你知道其中一些是高度相关的。经理要求你用PCA。你会先去掉相关的变量吗？为什

pca-code.json_studentume_pca-code_pca-code.json_省市区json数据_pca.js

10-01

主成分分析是一种统计技术，用于将高维度数据集转换为一组线性不相关的低维度特征，称为主成分。这个过程旨在保留原始数据中的大部分方差，同时减少数据的复杂性。PCA通过计算数据协方差矩阵的特征值和对应的特征...

PCA-examples.rar_主成分分析_主成分析_主成成分分析

07-14

主成分分的示例和讲解，对学习主成分分析有很好的作用，主成分分析有很好的应用范围，希望能帮到大家

基于PCA-PCR主成分回归分析的预测模型在光谱回归分析中的优势应用,利用PCA-PCR的主成分回归分析预测模型，特别适用于光谱等回归分析建模 ,PCA-PCR主成分回归分析预测模型; 回归分析建模

01-26

其次，主成分分析能够消除变量间的多重共线性，这是因为主成分是原始变量的线性组合，它们之间相互独立，这有助于提高模型的稳定性和预测性能。再者，PCA-PCR可以提取出最有代表性的特征，这些特征通常包含了数据中...

Matlab-Project.zip_pca_pca 主成分析_主成成分分析

09-24

**主成分分析(PCA)详解** 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是统计学中一种常用的数据分析方法，尤其在机器学习和数据挖掘领域有着广泛的应用。PCA的主要目标是通过线性变换将原始的高维数据转换为...

基于PCA-PCR的主成分回归分析模型在光谱回归分析建模中的应用与预测,PCA-PCR主成分回归分析预测模型在光谱领域的精准应用,利用PCA-PCR的主成分回归分析预测模型，特别适用于光谱等回归分析建

02-28

这种方法首先通过PCA提取数据集中的主要成分，即数据的主要变化方向，然后使用这些主成分进行回归分析，从而建立预测模型。PCA-PCR模型通过降低数据维度、减少噪声影响，并提取对预测变量最具有解释性的信息，因此...

基于模糊控制理论的汽车EPS双层控制器设计及仿真优化研究 · 控制器设计参考

05-29

内容概要：本文探讨了如何设计一个基于模糊控制理论的双层控制器来优化汽车EPS（电动助力转向系统）的性能。EPS系统通过电子控制技术实现转向助力，提升驾驶的舒适性和操控性。文中详细介绍了PID控制算法的局限性以及引入模糊控制器的原因。模糊控制器作为双层控制器的上层，通过模糊推理机制处理不确定性问题并优化PID控制算法。最后，通过Simulink和MATLAB模型进行了仿真验证，证明了双层控制器的有效性。适合人群：从事汽车工程、控制系统设计的研究人员和技术人员，特别是对模糊控制理论和EPS系统感兴趣的读者。使用场景及目标：适用于希望深入了解EPS系统优化方法的研究人员和技术人员，旨在通过模糊控制理论改进现有控制算法，提高EPS系统的鲁棒性和适应性。阅读建议：读者可以通过本文了解模糊控制理论在EPS系统中的应用，掌握双层控制器的设计思路，并通过提供的Simulink和MATLAB模型进行仿真实验，验证控制算法的效果。

基于PSO算法的IEEE33背靠背互联配电网无功优化策略研究：总损耗与电压偏差双目标优化

05-29

内容概要：本文探讨了基于粒子群优化（PSO）算法，在三个IEEE33背靠背互联配电网中进行无功优化的方法。优化的目标是同时最小化系统的总损耗和电压偏差。文中详细介绍了优化对象（主变档位OTLC和电容器组CB）、优化算法的具体实现步骤以及关键代码片段。此外，还讨论了粒子更新、粒子筛除机制、SOP功率传输处理方法及其改进措施。实验结果显示，优化后的系统不仅显著降低了网损（日均23.7%），而且有效改善了电压分布，使OLTC和CB的动作次数均符合约束条件。适合人群：电力系统研究人员、从事智能电网优化工作的工程师和技术人员。使用场景及目标：适用于需要对配电网络进行无功优化的研究项目或工程应用，旨在提高配电网运行效率，减少能量损失并提升电压质量。阅读建议：重点理解PSO算法在配电网无功优化中的具体应用方式，特别是适应度函数的设计思路、粒子更新规则以及粒子筛除策略等内容。对于实际工程项目而言，可以借鉴文中提到的技术细节和参数配置，以指导类似场景下的优化工作。

基于MATLAB实现的分数阶傅里叶变换代码

最新发布

05-29

分数阶傅里叶变换（Fractional Fourier Transform, FRFT）是对传统傅里叶变换的拓展，它通过非整数阶的变换方式，能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域，FRFT尤其适用于分析非平稳信号，例如在雷达、声纳和通信系统中，对线性调频（Linear Frequency Modulation, LFM）信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号，因其具有宽频带和良好的时频分辨率，被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息，相比普通傅里叶变换，其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具，拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT，通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如，一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数，并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成，比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言，可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度，或者对比LFM信号的关键参数（如初始频率、扫频率和持续时间）是否在变换后得到准确恢复。在MATLAB代码实现中，通常包含以下步骤：首先，生成LFM信号模型，设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数；其次，利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换；接着，使用MATLAB的可视化工具（如plot或imagesc）展示原始信号的时域和频域表示，以及FRFT后的结果，以便直观对比；最后，通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧，可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在

自定义异常的练习,有两个定义的异常类,抛出自己写的异常

05-29

自定义异常练习

2024年测绘程序设计大赛试题：空间数据探索性分析

05-29

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重庆大学工程项目管理(三).ppt

05-29

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Relief算法融合PCA-SIFT特征权重分析

接下来，是主成分分析（PCA），它是一种统计方法，通过正交变换将一组可能相关的变量转换为一组线性不相关的变量，这些新的变量称为主成分。PCA的主要目的是减少数据集的维度，同时保留数据中最重要的变异部分。在...

PCA － 主成成分分析

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