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基于
主成分
-逐步回归分析法的瓦斯涌出量预测研究
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。
2022-05-19 02:16:58
1.07MB
瓦斯涌出量预测
主成分分析
逐步回归分析
1
机器学习与算法源代码12: 数据降维之PCA
主成分
分析.zip
机器学习与算法源代码12: 数据降维之PCA
主成分
分析.zip
2022-05-18 19:08:10
3.31MB
机器学习
算法
文档资料
人工智能
matlab基于
主成分
分析的图像压缩和重建
matlab基于
主成分
分析的图像压缩和重建
2022-05-18 13:12:44
10KB
matlab
压缩
编程语言
Matlab
2009
91
1
基于matlab的PCA
主成分
分析实例——包含数据及代码
基于matlab的PCA
主成分
分析实例,用不同浓度的混合物的拉曼光谱作为数据进行试验。学习PCA的数据处理方法。 pca
主成分
分析一般指
主成分
分析。
主成分
分析(Principal Component Analysis,PCA), 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫
主成分
。 欢迎交流学习~
2022-05-14 22:29:14
2.26MB
matlab
文档资料
开发语言
1
宜居城市的
主成分
分析与评价 (2008年)
运用
主成分
分析方法对山东半岛城市群宜居状况进行评价,并结合该地区宜居性实际状况进行了比较分析。研究结果证明:
主成分
分析结果与客观实际情况基本一致,且比后者更为科学、详尽,更有实际指导意义,值得在今后的研究中推广应用。
2022-05-10 18:07:44
256KB
自然科学
论文
1
基于智能手机传感器的基础行为识别方法研究
为提高人类行为识别准确性的同时降低实现过程的复杂程度,提出基于智能手机加速度传感器与陀螺仪数据对六种日常基础行为进行识别的方法。在分析传感器框架的基础上,对加速度传感器进行数据采集并对原始数据进行数据预处理,然后采用
主成分
分析方法结合已有知识对数据统计特征进行降低维数处理,再利用机器学习算法实现对行为特征的分类与识别,目的是简化基础行为的识别过程并提高数据的利用率。实验测试结果验证了决策树与支持向量机分类器结合使用的有效性,识别准确率可接近97%。
2022-05-08 22:47:27
1.08MB
智能手机传感器
基础行为
主成分分析
1
PCA
主成分
分析原理及应用
PCA
主成分
分析原理及应用,pca入门的极好的教程,内容介绍比较详细
2022-05-08 20:24:12
317KB
pca
主成分分析
1
SPSS在
主成分
分析中的应用
主成成分分析是一种对数据进行分析的技术,最重要的应用是对原有数据进行简化。本文首先对主成成分分析方法的原理进行了简单的阐述。介绍了进行主成成分分析的工具SPSS,并以分析全国31个省市的8项经济目标为例,给出了详尽的分析。实验结果表明,主成成分分析能有效的将原有的复杂数据降维,同时包含原数据的大部分信息。
2022-05-05 17:12:02
988KB
SPSS
主成分分析
经济发展指标
1
【最全讲解】
主成分
分析,stata代码操作讲解+matlab代码操作讲解+
主成分
分析(PCA)理论部分讲解,讲解十分详细哦,
【最全讲解】
主成分
分析,stata代码操作讲解+matlab代码操作讲解+
主成分
分析(PCA)理论部分讲解,讲解十分详细哦,适合经济学、管理学、应用统计的朋友学习,谢谢大家支持哦,讲解链接https://www.bilibili.com/video/BV1yB4y11753/
2022-05-04 16:03:45
107KB
主成分分析
stata
matlab
清华出品 机器学习技术课程 统计学习方法第二版系列课程 第16章
主成分
分析 共67页.pptx
【课程简介】 本课程适合所有需要学习机器学习技术的同学,课件内容制作精细,由浅入深,适合入门或进行知识回顾。 本章为该课程的其中一个章节,如有需要可下载全部课程 全套资源下载地址:https://download.csdn.net/download/qq_27595745/85252312 【全部课程列表】 第1章 机器学习和统计学习 共75页.pptx 第2和12章 感知机和统计学习方法总结 共27页.pptx 第3章 k-近邻算法 共69页.pptx 第4章 贝叶斯分类器 共79页.pptx 第5章 决策树 共98页.pptx 第6章 Logistic回归 共75页.pptx 第7章 SVM及核函数 共159页.pptx 第8章 adaboost 共75页.pptx 第9章 EM算法 共48页.pptx 第10章 隐马尔科夫模型 共64页.pptx 第11章 条件随机场 共63页.pptx 第13章 无监督学习概论 共27页.pptx 第14章 聚类方法 共52页.pptx 第15章 奇异值分解 共66页.pptx 第16章
主成分
分析 共67页.pptx 第17章 潜在语义
2022-05-04 12:05:41
4.38MB
机器学习
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