主成分回归

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

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

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

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

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代码优化快速主成分回归（Fast PCR）的高效实现

这段MATLAB代码实现了快速主成分回归（PCR）。您可以下载fastpcr.m，lanczos.m，ridgeInv.m和robustReg.m，或直接将它们包含在项目目录中。主成分回归（PCR）是一种常见有效的正则化线性回归形式。它通过计算限制在A的顶部奇异矢量跨越的空间内的解决方案来解决标准线性回归问题。fastpcr通过矩阵多项式方法（显式或隐式的Lanczos方法）完全避免了标准特征分解的计算瓶颈。

Matlab 10 2024-09-21

主成分/因子分析节点

主成分/因子分析节点对话框中模型页签用于设置主成分/因子分析模型的参数。

数据挖掘 18 2024-04-30

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

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

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