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

提出一种针对三维点云的快速全局配准算法, 用于估计两组相似点云在空间中的刚性位姿变化关系。首先通过计算两组点云的三个主成分向量, 配合各自中心点形成自身主成分(PC)坐标系。然后对两组点云分别进行坐标系转换, 再利用最近点的欧氏距离均值校正对应PC坐标轴的方向, 得到两组相似点云的大致位姿变化关系。经过上述粗配准后利用快速迭代最近点(ICP)算法, 即可实现任意位姿关系下两组点云的快速精确配准。实验结果表明, 该方法对任意两组形状和完整度相似的点云都可以实现任意位姿下的全局配准, 并且具有较高的速度与精确度。

演示了基于DDCT和PCA的图像融合算法。 参考文献：VPS Naidu，“Hybrid DDCT-PCA base multi sensor image fusion”，Journal of Optics，Vol.43，No.1，pp.48-61，2014年3月。

PCA分析，环境生物多样性与环境因子相互联系的主成分分析，数据格式与源代码

理论讲述了什么是主成分分析，并配合示例让我们更好的理解主成分分析