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PCA_NN
- PCA（主成分分析）算法被广泛应用于工程和科学研究中，本报告主要从PCA的基本结构和基本原理对其进行研究，常规的PCA算法主要采用线性算法，通过研究论证发现线性的PCA算法存在着许多不足，比如线性PCA算法不能从线性组合中把独立信号成分分离出来，主分量只由数据的二阶统计量—自相关阵确定，这种二阶统计量只能描述平稳的高斯分布等，因此必须对其进行改进，经改进后的PCA算法有非线性PCA算法、鲁棒算法等。我们通过PCA算法在直线（平面）中拟和的例子说明了PCA在工程中的应用。本例子采用的是成分分析中的
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- SDL Component suite for D6 SDL 组建是一套支持科学和工程计算的工业控件集，有10万行源码，50个例程. 3D 数据， 3D 数据，地图集，原子符号，β函数的情节的旋转，校验扫描的图像， CAS 登记号码，图表，颜色选择， 常量和兑换率，轮廓绘制，化学结构，化学数据，化学公式，Ｘ分配，群聚，转换程序，曲线适合， 地理数据，基体，图解，目录，配给，矩阵标签， eigenvectors， F-分布， FFT( 快速傅里叶变换) 小圆点的决定因素的数据库， 先进先出
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