主元分析
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Matlab主元分析实例
无需额外配置，直接复制提供的Matlab代码即可运行主元分析，该代码适用于Matlab R2018a版本。
Matlab
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2024-05-28
数值分析中的列主元消元法及其在Matlab中的应用
数值分析中，列主元消元法是解线性方程组的重要方法之一，特别是在大型稀疏矩阵的情况下表现突出。Matlab作为强大的数值计算工具，提供了便捷的实现方式，使得这一方法在工程和科学计算中得到广泛应用。
Matlab
14
2024-07-29
MATLAB实现部分选主元的LU分解
随着技术的进步，MATLAB在实现LU分解时采用了部分选主元的方法，这种方法类似于高斯消元法，能够有效提高分解的稳定性和计算效率。
Matlab
11
2024-07-14
基于主元分析的点云位姿估计与初步拼接Matlab实现
利用主元分析（PCA）对两组点云数据进行粗略配准，为后续ICP算法提供预处理。本方法探索了PCA主元向量的定向应用，附带提供了多角度下的bunny模型数据（ply文件格式）。
Matlab
9
2024-07-31
基于主元分析 (PCA) 的田纳西-伊斯曼过程数据分析
本代码展示了如何利用主元分析 (PCA) 方法对田纳西-伊斯曼化工过程数据进行分析。需要注意的是，代码中不包含数据，需要用户自行获取田纳西-伊斯曼过程数据以实现结果。
算法与数据结构
13
2024-05-21
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
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/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
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