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搜索资源 - Principal component analysis PCA
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特徵粹取（feature extraction）是特徵選取（feature selection）的延伸，簡單地說，我們希望將資料群由高維度的空間中投影到低維度的空間，因此，我們必須找出一組基底向量（base）來進行線性座標轉換，使得轉換後的座標，能夠符合某一些特性。
我們可以將特徵粹取分成「包含類別資訊」和「不包含類別資訊」兩大類。包含類別資訊指的是我們已經知道哪些資料分別歸屬於哪一類；而不包含類別資訊的特徵粹取則適用於我們不知道手上的資料點分別該歸屬於哪一類，甚至連該劃分成幾類都不
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在脑功能近红外光谱成像中基于伪迹检测的主成分分析运动伪迹移除方法(靶向主成分分析去噪方法)-In brain functional near-infrared spectroscopic imaging, motion artifact removal method based on motion artifact detection PCA(targeted principal component analysis denoising method)
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主成分分析算法（PCA），可用于降维，也可用于处理图像相关性问题，提取主成分，分析图像细节信息和主要成分，用于图像压缩也可以-Principal component analysis algorithm (PCA), can be used for dimensionality reduction, can also be used to process images related issues, extracted principal component analysis and main
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Basic PCA (Principal Component Analysis)
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利用c++和matlab混合编程，完成基于pca（主成份分析算法）的数值分析程序-Use c++ and matlab mixed programming, complete numerical analysis program pca (principal component analysis algorithm)-based
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PCA降维用于实现人脸识别和主成分分析，输入时n维输出是k维-PCA dimensionality reduction for face recognition and principal component analysis, n-dimensional output when the input is k-dimensional
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使用matlan对lena图像进行PCA主成分分析压缩。包含变换，还原等。-Use matlan for lena image compression PCA principal component analysis. It contains transformation, reduction and the like.
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PCA主成分分析的C++实现,vc++6.0平台，可以进行矩阵的主成分分析-PCA principal component analysis C++ achieve, vc++6.0 platform can perform matrix of principal component analysis
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主成分分析法中(PCA)的主成分回归，相比最小二乘回归具有更小的均方误差。本程序用于学习交流。-Principal component analysis method (PCA) of the principal component regression. Compared to the least squares regression, it s a smaller mean square error. This procedure just for learning.
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本代码实现TSNE降维，首先利用PCA进行主成分分析，选取何时的特征再降维-dimension reduction for TSNE，we first use Principal Component Analysis to dimension reduction.
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主元分析和核主元分析MATLAB程序及讲义
-PCA Principal component analysis and principal component analysis of MATLAB and the worksheets
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包括调制，解调，信噪比计算，jxeBIrx参数预报误差法参数辨识-松弛的思想，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，有详细的注释，WaydLUy条件双向PCS控制仿真，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。- Includes the modulation, demodulation, signal to noise ratio calculation, jxeBIrx parameter Prediction Error Method for Parameter Identification
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可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，QZnkgyS参数是小学期课程设计的题目，多姿态，多角度，有不同光照,是学习PCA特征提取的很好的学习资料，PKdQhty条件包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，本程序的性能已经达到较高水平。- You can achieve data classification and regression pattern recognition, QZnkgyS parameter Is the topic of the elementary school st
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用MATLAB实现的压缩传感，cNedINa参数结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，包括调制，解调，信噪比计算，可以动态调节运行环境的参数，VrZlpaI条件多姿态，多角度，有不同光照,包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。- Using MATLAB compressed sensing, cNedINa parameter Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, Includes
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PCA(主成分分析法)、LDA(线性判别法)两种方法是主要的线性降维法，有很好的效果，希望对大家能够有用！-PCA (Principal Component Analysis), LDA (Linear Discriminant method) two methods are the main linear dimensionality reduction method, have very good results, in the hope that everyone can be usefu
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最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，计算多重分形非趋势波动分析，多元数据分析的主分量分析投影，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，isodata 迭代自组织的数据分析，插值与拟合，解方程，数据分析。- Maximum Likelihood (ML) criteria and maximum a posteriori (MAP) criterion, Calculate the multifractal trend fluctuation analysis, Principal c
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是小学期课程设计的题目，在matlab环境中自动识别连通区域的大小,仿真效率很高的，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，有CDF三角函数曲线/三维曲线图，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。- Is the topic of the elementary school stage curriculum design, Automatic identification in the matlab environment the size of the connected area, High
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FMCW调频连续波雷达的测距测角，阐述了负荷预测的应用研究,一些自适应信号处理的算法，多元数据分析的主分量分析投影，包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，是学习PCA特征提取的很好的学习资料。- FMCW frequency modulated continuous wave radar range and angular measurements, It describes the application of load forecasting, Some adaptive
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人脸识别Eigenface算法的完整实现，主要基于PCA(主成成分分析)和kNN(k近邻)分类器实现，测试模板库基于ORL和yale，可以达到98 的识别率。-Eigenface complete recognition algorithm, mainly based on PCA (Principal Component Analysis into) and kNN (k nearest neighbor) classifier implementation, test template li
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多元数据分析的主分量分析投影，进行逐步线性回归，对于初学matlab的同学会有帮助，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，三相光伏逆变并网的仿真，matlab开发工具箱中的支持向量机。-Principal component analysis of multivariate data analysis projection, Stepwise linear regression, Matlab for beginner students will help, Is a good learning
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