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搜索资源 - pca data dimension
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普通降维方法汇总，PCA，LDA,isomap-Summary of general dimension reduction methods, PCA, LDA, isomap .......
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程序说明：y = pca(mixedsig)，程序中mixedsig为 n*T 阶混合数据矩阵，n为信号个数，T为采样点数。y为 m*T 阶主分量矩阵。n是维数，T是样本数。-Procedure Note: y = pca (mixedsig), the program mixedsig for the n* T-order mixed data matrix, n is the signal number, T the sampling points. y for m* T-order pri
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用pca 和 lda 实现数据的降维,加快机器的特征提取的速度。-Pca and lda of data with dimension reduction, feature extraction to speed up the speed of the machine.
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This an efficient implementation of PCA, which use smaller dimension of the data matrix to compute the eigenvectors-This is an efficient implementation of PCA, which use smaller dimension of the data matrix to compute the eigenvectors
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PCA技术的一大好处是对数据进行降维的处理。我们可以对新求出的“主元”向量的重要性进行排序，根据需要取前面最重要的部分，将后面的维数省去，可以达到降维从而简化模型或是对数据进行压缩的效果。同时最大程度的保持了原有数据的信息。-A major advantage of PCA technology is reduce the dimension of the data processing. We can calculate the new " principal component&qu
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The Principal component analysis, is a standard technique used for data reduction in statistical pattern recognition and signal processing
A common problem in statistical pattern recognition is feature selection or feature extraction. Feature selec
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模式识别作业-完全自编仿真程序。先用PCA对IRIS数据集进行降维，然后用最小错误法对降维的数据进行分类。压缩包中既包括matlab源代码，又有自己写的报告，还有.MAT格式的IRIS数据集用作程序调用。程序有详细注释，很容易懂。最后结果输出到txt文件中。-Pattern recognition operations- completely self simulation program. First on the IRIS data set with PCA dimension reduct
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主成分分析，一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法，它可以从多元事物中解析出主要影响因素，揭示事物的本质，简化复杂的问题，主要用于数据降维-PCA，a kind of statistical analysis method which master the main self-contradict of things, it can resolve the main factors from multiple things reveal the nature of things, simplify
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实现pca功能，进行数据降维，使算法简单化-Realize pca functions, to data dimension reduction, the method is simple
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pca算法的matlab实现，进行数据的降维处理-Pca algorithm matlab, the data dimension reduction processing
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pca主成分分析法 自己编写的 用于数据降维 减少数据分析时的计算量和计算时间-Pca principal component analysis their writing for data dimension reduction reduce data analysis calculation and computing time
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matlab下编译的pca算法进行数据减维程序，适合初学者使用-Pca algorithm for data dimension reduction, suitable for beginners to use
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可以很好的实现流形学习算法中的线性降维算法PCA数据降维。-Can well realize the manifold learning algorithm of linear dimension reduction algorithm of PCA data dimension reduction.
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主成分分析（PCA）的MATLAB源程序，数据降维处理-Principal component analysis (PCA) of MATLAB source, data dimension reduction process.
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K-Means算法,不要求建立模型之后对结果进行新的预测，没有相应的标签，只是根据数据的特征对数据进行聚类。主成分分析降维对数据进行可视化操作,对features进行降维.(K-Means algorithm does not require the establishment of the model after the new prediction of the results, there is no corresponding tag, but only on the character
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pca是主成分分析，提取特征，对数据进行降维处理(PCA is principal component analysis, which extracts features and processes the data in reduced dimension)
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再用主成分分析方法进行信号噪声去除。文件中包含三个子函数：1.Normalize_InputData，规则化输入数据；2.PCA_Reduce_Dimension，实现数据降维处理；3.PCA_Filter_Noise，实现噪声去除(the principal component analysis method for signal noise removal. The file contains three sub-functions: 1.Normalize_InputData, regul
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这是吴恩达在course公开课上讲的数据降维的作业的代码，主要是应用PCA对数据降维(This is Wu Enda in the course open class lectures on data dimension reduction operations code, mainly using PCA for data dimensionality reduction)
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通过Python实现了PCA数据降维的方法(The method of reducing the dimension of PCA data through Python)
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pca、svd、mds
数据降维，用来对数据进行预处理
新人学习，叨扰(pca data dimension reduction)
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