使用Matlab进行主成分分析的程序代码

基于Matlab的主成分分析代码实现

Matlab代码实现了主成分分析（PCA）方法。

Matlab 12 2024-08-18

主成分分析

该压缩文件包含了有关主成分分析的信息和资源。

Hadoop 23 2024-05-13

matlab主成分分析的开发

matlab主成分分析的开发。主成分分析在数据分析中起着重要作用。

Matlab 16 2024-08-22

主成分分析：降维利器

想象一个高斯分布，它的平均值位于 (1, 3)，在 (0.878, 0.478) 方向上的标准差为 3，而在正交方向上的标准差为 1。黑色向量表示该分布协方差矩阵的特征向量，其长度与对应特征值的平方根成比例，并移动到以原始分布平均值为原点。 主成分分析 (PCA) 是一种强大的降维技术，广泛应用于多元统计分析。它通过识别并保留对数据方差贡献最大的主成分，在降低数据维度的同时最大程度地保留数据信息。

统计分析 14 2024-05-21

MATLAB实现的主成分分析法源代码

这是用MATLAB实现的主成分分析法的源代码，包含了数据，可以直接运行。

Matlab 13 2024-07-15

数据标签主成分分析实验PCA主成分提取

我们目前有一个数据文件‘Country-data.xlsx’，包含10列数据。第1列是国家名称，其余九列X1~X9是数字类型的数据标签。我们需要进行主成分分析，确保累计贡献率达到90%，并输出它们的特征向量和贡献率属性。

数据挖掘 17 2024-10-17

主成分分析的几何诠释

主成分分析是一种通过降维将高维数据投影到低维空间的技术，其中主成分是低维空间中方差最大的方向。它广泛应用于数据可视化、降噪和特征提取等领域。

算法与数据结构 13 2024-05-13

PCA主成分分析指南

本指南全面讲解了主成分分析技术，提供深入解析和实用案例，适合初学者深入理解PCA原理和应用。

数据挖掘 21 2024-05-01

主成分分析的重要性

主成分分析的MATLAB代码示例，利用主成分分析确定因子数量，并为后续回归分析提供基础。

Matlab 7 2024-09-27