资源详情可以看我的博客： 算法笔记（14）PCA主成分分析及Python代码实现 https://blog.csdn.net/li1873997/article/details/125030273

空气质量预测 近年来，空气污染急剧增加，并且对所有生物造成的影响更糟。 世界上大多数国家都在与日益增加的空气污染水平作斗争。 因此，控制和预测空气质量指数已成为必要。 在此研究项目中，我们将实施数据挖掘和机器学习模型来预测AQI并将AQI归类。 对于AQI预测，我们已经实现了五个回归模型主成分，偏最小二乘法，留一维CV的主成分，留一维CV的偏最小二乘，多个印度城市的多元回归AQI数据。 根据AQI的值，AQI指数进一步分为6个不同的类别，即“好，满意，中，差，非常差和严重”。 为了预测AQI桶，我们使用重复CV分类算法开发了三种分类模型，分别是多项式Lo​​gistic回归和K最近邻和K最近邻。 来自印度不同城市的空气质量数据集，具有留一法交叉验证的PLS模型。

概率主成分分析仪（MPPCA）的混合物 安装 将存储库的内容复制到您喜欢的位置 git clone git@github.com:SamuelePolimi/MPPCA.git cd MPPCA 并安装库 cd ../.. pip install -e . 具有循环数据的第一个示例 让我们生成一些圆形的数据 n_samples = 500 theta = np . random . uniform ( - np . pi , np . pi , size = n_samples ) x_1 = np . sin ( theta ) x_2 = np . cos ( theta ) r = np . random . normal ( scale = 0.1 , size = n_samples ) + 1. X = np . array ([ x_1 * r , x_2 * r ]).

该课件比较简单的利用了奥运会中7项比赛做主成分分析，最终的分析个人得分和比赛规则得分存在正相关关系，算是个比较经典的实例，有利主成分分析的理解。

Python遥感数据主成分分析.pdf

gPCA 分组主成分分析的源代码 gPCA基础：gPCA的主要功能，重要性计算，数据生成 gPCA模拟：用于模拟的数据 gPCA数据分析：生长因子响应性分析代码 JIVE_sim：用于JIVE模拟的脚本 数据 Dataset_20140_measured：磷酸化的AKT和ERK的测定和基础水平，来自

头歌模式识别第一次实验, 第1关主成分分析算法流程, 第2关计算样本欧式距离 稳过

上回传错了，呵呵，分享一下！我觉得挺好的

主成分分析法 (PCA) 是一种常用的数据分析手段。对于一组不同维度 之间可能存在线性相关关系的数据，PCA 能够把这组数据通过正交变换变 成各个维度之间线性无关的数据。经过 PCA 处理的数据中的各个样本之间 的关系往往更直观，所以它是一种非常常用的数据分析和预处理工具。PCA处理之后的数据各个维度之间是线性无关的，通过剔除方差较小的那些维度上的数据我们可以达到数据降维的目的。在本文中，SIGAI将介绍PCA 的原理、应用以及缺陷。

矿井进行瓦斯涌出量预测是煤矿安全生产十分重要的工作，鉴于主成分分析和逐步回归分析方法的优点，将两种方法相结合共同建立瓦斯涌出量回归预测模型。以峻德煤矿30号煤层为例，通过主成分分析得到了影响回采工作面瓦斯涌出量的四个主成分因素，再采用逐步线性回归分析法预测回采工作面瓦斯涌出量。结果表明：采用主成分-逐步回归分析法减少了回归分析所需要考虑的变量个数，预测结果具有较好的准确性，预测精度明显优于一元回归预测和多元回归预测，具有较好应用前景。