PCA最早提出论文

PCA和LDA的原始论文与Matlab程序实现。PCA原始论文为文字版，非常见扫描版。

如果你正在用 R 进行数据，PCA（主成分）是一个超级好用的降维工具。尤其在面对高维数据时，PCA 不仅能帮你减少计算量，还能提取出数据中的主要特征，保留大部分信息。其实，PCA 在 R 中挺，你可以通过prcomp()函数来轻松实现。要记得，数据的预重要，标准化或归一化是必须的，否则结果会偏离预期。作者这本《Practical Guide to Principal Component Methods in R》不仅讲了基本的 PCA 原理，还了多实用的代码示例和案例研究，帮你从理论到实践一步步掌握。书中还提到了一些可视化工具，像ggplot2，让你可以把降维后的数据以图表方式展现出来，你更直

该数据集包含 PCA 分析的数据。

这是一个完整的PCA程序，使用MATLAB编写，可直接使用样本数据进行操作。

本项目建立PCA模型，使得PCA算子可以在任意时刻应用。实现基于MATLAB的PCA算法。

PCA 降维方法的代码实现，挺适合数据和机器学习的小伙伴。你可以用它来高维数据，你降低模型复杂度，提升计算效率。其实，PCA 的核心思想是把数据从高维空间映射到低维空间，保留主要特征，去掉噪声。这对图像、数据降维等领域有用。 在 MATLAB 里实现 PCA 也比较简单，流程大致是：先标准化数据，再计算协方差矩阵，求特征值和特征向量，进行数据转换。你可以通过princomp函数轻松完成这些操作。PCA 的优势是降维高效，但对于非线性数据效果不太好，这时候可以尝试其他降维方法，比如ICA或LLE。 如果你有实际的项目需求，这段代码应该能帮到你。别忘了，代码的实现不仅是学习 PCA 的好机会，还能

PCA 的人脸识别代码，思路清晰，逻辑完整，还蛮适合前端程序员拓宽视野的。PCA 的降维特性让它在人脸识别这块儿表现还挺稳定。核心思路是把一堆人脸图像转成灰度，抽出最有代表性的特征，变成所谓的特征脸。这样一来，识别过程不光快，还省了不少存储空间。人脸图像预这步也挺重要，像灰度化、归一化啥的都要做，做完才能跑出靠谱的协方差矩阵。PCA 里面的重点步骤，比如算协方差矩阵、找特征向量、选取主成分，都能在 MATLAB 里一条条跑通。响应也快，图形展示也方便。项目里提到的特征投影其实就是把人脸拉到一个“压缩维度”的空间中，再通过欧氏距离去比对，看新脸和谁最像。逻辑简单，效果也还不错。推荐你直接看看这些

提供了利用PCA进行人脸识别分类的完整Matlab代码，包括测试数据集。所有数据集版权归原作者所有，仅供用户测试使用。

Matlab中主成分分析（PCA）的实现方法