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一个 PCA 算法的matlab程序
- 主成分分析（PCA)算法是用于简化数据的一种技术,对于某些复杂数据就可应用主成分分析法对其进行简化。-principal component analysis (PCA) algorithm is used to simplify the technology of data, For some complex data can be applied Principal Component Analysis streamline its.
主成分分析MATLAB源码
- 降维处理，在实际问题的研究中，往往会涉及众多有关的变量。但是，变量太多不但会增加计算的复杂性，而且也会给合理地分析问题和解释问题带来困难。一般说来，虽然每个变量都提供了一定的信息，但其重要性有所不同，而在很多情况下，变量间有一定的相关性，从而使得这些变量所提供的信息在一定程度上有所重叠。因而人们希望对这些变量加以“改造”，用为数极少的互补相关的新变量来反映原变量所提供的绝大部分信息，通过对新变量的分析达到解决问题的目的。
ex4
- 建立主成分分析和因子分析界面，对给定的随机数据进行主成分分析和因子分析-Establishment of principal component analysis and factor analysis interface for a given random data principal component analysis and factor analysis
RegrToolbox
- 基于多元线性回归、偏最小二乘、神经网络、卡尔漫滤波、径向基网络、主成分分析等等的程序。可用于建模和预测。-Based on multiple linear regression, partial least squares, neural networks, Carl diffuse filtering, radial basis networks, and so on principal component analysis procedure. Can be used for modelin
MultiStati
- 方差分析与MATLAB应用、聚类分析及MATLAB应用、主成分分析及MATLAB应用。-Analysis of variance with the MATLAB application, the application of cluster analysis and MATLAB, principal component analysis and MATLAB applications.
shujutongji
- 第17章： 数据统计和分析 MultiLineReg 用线性回归法估计一个因变量与多个自变量之间的线性关系 PolyReg 用多项式回归法估计一个因变量与一个自变量之间的多项式关系 CompPoly2Reg 用二次完全式回归法估计一个因变量与两个自变量之间的关系 CollectAnaly 用最短距离算法的系统聚类对样本进行聚类 DistgshAnalysis 用Fisher两类判别法对样本进行分类 MainAnalysis 对样本进行主成分分析 -data
PCAxmeas_fault1
- 主元分析方法（PCA）是一种基于多元统计分析的数据降维方法, 它利用过程变量间的相关关系, 建立正常工况下的主元模型, 通过检验新的数据样本相对于主元模型的背离程度, 从而发现异常和故障。 -Principal Component Analysis (PCA) is based on multivariate statistical analysis of the data reduction method, which uses the correlation between process
vstock61
- 离散小波变换，然后主成分分析进行数据降维，用于模式识别，如人脸识别，掌纹，-Discrete wavelet transform, and then principal component analysis for data dimensionality reduction for pattern recognition, such as face recognition, palm prints,
R
- R软件示例程序，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯算法及聚类算法的示例程序-R software, sample programs, including principal component analysis, factor analysis, Bayesian clustering algorithm and example programs
kpca
- 基于聚类分析的核主成分分析，简单实用，希望对大家有帮助。-Based on cluster analysis of kernel principal component analysis, simple and practical, we want to help.
LASSO与一般线性回归模型构建
- 一种综合评价方法，跟主成分分析类似，但效果更好(A comprehensive evaluation method, similar to principal component analysis, but better)
pca
- matlab 进行pCA主成分分析分析分析分析分析分析(use matlab to do pca analysis)
codegg
- 根据给出的数据分析公司债券投资的相关性行为及推断可能存在的控制团体(According to the relevance behavior of the data analysis firms bond investment and infer the possible control groups)
pcr
- 主成分回归是一种多元回归分析方法，旨在解决自变量间存在多重线性问题(Principal component regression is a multivariate regression analysis method designed to solve the existence of multiple linear problems between independent variables)
基于主分量的人脸重构
- 本实验是基于主成分分析法（PCA）在人脸识别中的应用，采用SVM分类器在ORL人脸库的基础上通过Matlab实现了快速PCA算法的验证仿真。
matlab
- 在实际课题中，为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量(或因素)，因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息。(PCAPrincipal Component Analysis (PCA) is a multivariate statistical analysis method that selects multiple variables by linear transformation to select fewer variables. It is also called pri
_基于智能算法的股票价值估计研究
- 基于主成分分析和神经网络算法的股票行情预测(Stock market forecast based on principal component analysis and neural network algorithm)
matlab软件进行主成分因子分析
- 利用matlab软件进行主成分因子分析，文档中实例数据来源matlab自带数据文件
核主元分析（Kernel principal component analysis ，KPCA）在降维、特征提取以及故障检测中的应用
- 主要功能有： （1）训练数据和测试数据的非线性主元提取（降维、特征提取） （2）SPE和T2统计量及其控制限的计算 （3）故障检测 KPCA的建模过程（故障检测）： （1）获取训练数据（工业过程数据需要进行标准化处理） （2）计算核矩阵 （3）核矩阵中心化 （4）特征值分解 （5）特征向量的标准化处理 （6）主元个数的选取 （7）计算非线性主成分（即降维结果或者特征提取结果） （8）SPE和T2统计量的控制限计算
回归分析
- 回归分析的9种主要算法，包括（一元线性回归、多元线性回归、非线性回归、主成分分析、因子分析、自相关分析以及逐步回归分析等matlab代码以及算法说明。