MATLAB代码优化快速主成分回归（Fast PCR）的高效实现

MATLAB实现主成分回归数学建模算法

主成分回归（PCR）是利用主成分分析（PCA）降维技术结合线性回归建模的方法。PCR通过PCA提取的主成分来减少变量维度，并在此基础上进行回归建模。具体步骤包括：1. 数据标准化，确保各变量在PCA中具有相同重要性；2. PCA，得到主成分集合，捕捉大部分原始变量方差；3. 选择保留的主成分数量，通常根据解释的累积方差百分比确定；4. 使用选定的主成分进行线性回归建模，构建在主成分空间中的模型。

数据挖掘 13 2024-07-18

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

Coursera机器学习课程MATLAB主成分回归代码及Python实现示例

这篇文章包含了Andrew Ng教授在Coursera机器学习课程中关于主成分回归的MATLAB代码实现，以及相应的Python示例。课程原本是在MATLAB环境下完成的，现在转换到了Python，并且每个Jupyter笔记件中都有详细的功能定义。

Matlab 12 2024-07-29

Coursera机器学习Matlab代码与主成分回归示例

这些文件源自Andrew Ng的Coursera机器学习课程，最初于2014年6月开设。课程已转为按需版本，学习者可在Coursera平台上找到。每周重点探讨不同的机器学习算法，包括线性回归、逻辑回归、多类别分类和预训练神经网络、神经网络、正则化线性回归、过拟合、支持向量机、K均值聚类和主成分分析、异常检测与系统重建。完成家庭作业需要进入相应子目录并运行对应的exn.m文件（n为1-8），例如第三周对应ex3.m。

Matlab 15 2024-09-26

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

Coursera机器学习主成分回归MATLAB及Python实例

本存储库包含Andrew Ng课程中若干练习的Python实现。课程要求学习者使用Octave/MATLAB实现算法如线性回归和逻辑回归，而其他作业则基于课程提供的代码。我将大部分代码改为了现有的Python实现，如Scikit-learn。目前包括线性回归、逻辑回归、多类分类与神经网络、神经网络学习、正则化线性回归与偏差方差、支持向量机、K均值聚类和主成分分析、异常检测与推荐系统等。

Matlab 11 2024-08-22

基于Matlab的机器学习主成分分析实现代码

基于PCA基本原理编写了主成分分析算法代码，不使用封装函数，且符合吴恩达机器学习课程要求。

算法与数据结构 10 2024-08-12

Matlab稀疏低秩回归中的香农代码优化研究

Wang等人（2017年）在《计算分子生物学研究国际会议》中提出了一种长期基因型-表型关联研究的新方法，通过时间结构自学习预测模型，利用Matlab编写的稀疏低秩回归论文代码。该函数的优化目标是最小化 ||X'W-Y||_F^2 + gamma1(\sum_i^numG||WQi||_Sp^p)^k + gamma2||W||_{2,q}，输入格式包括 n。

Matlab 11 2024-07-16

MATLAB实现快速角点检测算法FAST

FAST是一种经典的特征点快速检测算法，我在网上找到了这个MATLAB程序，现在分享给大家。

Matlab 14 2024-07-20