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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。

此 m 文件为您提供 Nipals 算法以实现统计研究的主成分分析。 我专门为了分析光谱数据而实现了这个程序。 使用“帮助”进行描述

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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kpca提出者自己编写的matlab程序

主成分分析是一种经典算法，可以利用其进行故障检测。利用主成分分析进行故障诊断的MATLAB程序，包括T2统计量和SPE统计量，进行故障检测与诊断的效果非常好。

针对Fmask云检测算法难以区分陆地卫星遥远的影像上云和冰这一技术难题，该文提出一种基于主成分分析的改进Fmask云检测算法。首先对Fmask中归一化量化指数和归一化雪指数固定阈值进行自适应阈值改进，转换成影像进行主变换，然后对主成分分析变换后的组合结合进行改进的Fmask云检测，最后进行算法对比分析。以北极地区的TM影像进行实验，结果表明，对同时覆盖冰层和云层的Landsat重新影像，该文提出的算法能够提高云检测精度。