第一讲： 如何备战数学建模竞赛中的MATLAB编程 第二讲： MATLAB数学建模快速入门 第三讲： MATLAB数据建模方法(上)：常用方法 第四讲： MATLAB数据建模方法(下)：机器学习方法 第五讲： MATLAB优化模型求解方法(上)：标准模型 第六讲： MATLAB优化模型求解方法(下)：全局优化 第七讲： MATLAB连续模型求解方法 第八讲： MATLAB评价型模型求解方法 第九讲： MATLAB机理建模方法 第十讲： MATLAB CUMCM真题求解实例一：数据型 第十一讲： MATLAB CUMCM真题求解实例二：优化型 第十二讲： MATLAB CUMCM真题求解实例二：机理建模型

为提高定位效率，提出了一种基于多分布密度位置指纹、精度渐进的室内定位算法。该算法把定位区域分为多个局部区域，并设定不同分布密度的参考位置点，根据来自锚节点的接收信号强度（RSS）时间和强度分布，通过各局部区域对应的信号覆盖向量和主成分分析法（PCA）提取的稀疏指纹的特征实现层次化匹配，有效减少在线指纹匹配过程的计算量，有利于目标节点存储空间和能耗的优化。实验结果表明，提出的算法在定位精度上不逊于其他室内定位算法，并且对锚节点分布密度依赖度小。

车辆油耗是道路建设后评价的重要指标之一,同时也是道路路面设计、加油站选址、路径选择等问题的决策依据.传统的车辆油耗估计主要采用回归建模的方式,本文基于决策树数据挖掘方法给出了一种车辆油耗的估计模型.首先,利用主成分分析法获取影响车辆油耗的关键因素;其次,基于改进的C4.5决策树构建车辆油耗估计模型;最后,结合1组高速公路场景下车辆油耗的典型样本数据,对本文模型进行验证,通过对车辆油耗预测值与真实值的误差分析,表明本文模型的有效性和实用性.

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

很有用的东东 拿来分享 这盘文章对主成份分析法的原理 程序代码都有介绍

主成分分析法的步骤和原理

文章目录1. 总体主成分分析2. 样本主成分分析3. 主成分分析方法3.1 相关矩阵的特征值分解算法3.2 矩阵奇异值分解算法4. sklearn.decomposition.PCA 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的无监督学习方法 利用正交变换把由线性相关变量表示的观测数据 转换为 少数几个由线性无关变量表示的数据，线性无关的变量 称为 主成分 主成分的个数通常小于原始变量的个数，所以PCA属于降维方法 主要用于发现数据中的基本结构，即数据中变量之间的关系，是数据分析的有力工具，也用于其他机器学习方法的前处理 PCA属于多元统计分析的经

是高级统计学的题，用MATLAB进行运算的代码，里面涉及主成分分析、聚类分析、SVM拟合、SVM分类.

基于主成分分析法的天津市生态宜居城市建设指标与评价研究，王小双，张雪花，近年来，城市问题层出不穷，建设生态宜居城市，给人类营造健康、舒适的生存环境，符合科学发展观，对人类发展具有重大意义。生态

基于增量式双向主成分分析的机器人感知学习方法研究