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

matlab开发-主要成分分析的nipals算法。这个函数主要是基于r化学计量学包中的nipals函数编写的。

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。

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本文基于 2012 年全国数学建模试题葡萄酒评价数据，选取理性指标，运用主成分分析法对葡萄酒质量进行综合评价。

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首先，点击“上传图像按钮”上传彩色图像。可接受的图像格式有png、jpg、jpeg、img和tif。然后点击“绘制灰度图像”。在此之后，输入要检索图像（颜色和灰度）的PC数量。 当您输入的数字大于该特定图像的PC数量时，将弹出一条错误消息/框。此外，当输入不是数字时，将弹出一条错误消息。 First, upload a colour image by clicking on the “upload an image button”. The acceptable image formats are png, jpg, jpeg, img and tif. Then click on the "Plot the grayscale image". After that enter the no. of PC's up to which you want to retrieve the images (both colour and grayscale). An error message/box will pop-up when you enter a number g

该包包含实现主成分分析 (PCA) 和独立成分分析 (ICA) 的函数。 PCA 和 ICA 在此包中作为函数实现，并包含多个示例来演示它们的使用。 在 PCA 中，多维数据被投影到对应于其几个最大奇异值的奇异向量上。 这种操作有效地将输入单个分解为数据中最大方差方向上的正交分量。 因此，PCA 经常用于降维应用，其中执行 PCA 会产生数据的低维表示，可以将其反转以紧密地重建原始数据。 在 ICA 中，多维数据被分解为在适当意义上最大程度独立的组件（峰态和负熵，在这个包中）。 ICA 与 PCA 的不同之处在于，低维信号不一定对应最大方差的方向； 相反，ICA 组件具有最大的统计独立性。 在实践中，ICA 通常可以揭示多维数据中不相交的潜在趋势。

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