matlab 偏最小二乘法代码咖啡的主成分分析、聚类和偏最小二乘分析，基于 Ref.Food Chemistry 66 (1999) 365-370。 使用 Matlab 代码，可以根据金属含量区分咖啡组。

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为了实现沙棘汁品牌的快速无损鉴别,提出了采用可见近红外光谱分析技术(NIR)鉴别沙棘汁品牌的方法。采用FieldSpec3光谱仪对三种沙棘汁进行光谱分析,各获取40个样本数据。采用平均平滑法和多元散射校正(MSC)方法对样本数据进行预处理,再用主成分法(PCA)对光谱数据进行聚类分析并获得各主成分数据。将120个沙棘汁样本随机分成90个建模样本和30个预测样本,把基于累计可信度选择的建模样本的8个主成分(PCs)数据作为BP网络的输入变量,沙棘汁品牌作为输出变量,建立三层反向传播(BP)神经网络鉴别模型,并对30个预测样本进行预测。结果表明,在阈值设定为±0.1的情况下,该模型对预测集样本品牌鉴别准确率达到了100%。所以应用近红外光谱技术结合主成分分析和BP神经网络算法识别沙棘汁品牌是一种有效的方法。

该程序使用 PCA 从人脸数据库中识别人脸。 将主成分投影到特征空间以找到特征脸，并从投影到所有脸类的最小欧几里得距离中识别未知脸。

1204 GB T 20939-2007 技术产品及技术产品文件结构原则 字母代码 按项目用途和任务划分的主类和子类

在3.3节已经说过，由于Buck-Boost转换器的电感h在电路中间，所以输入和输出电流的脉动都很大。Buck-Boost转换器的这个缺点，在20世纪70年代中期，由美国加州理工学院的Slobodan Cuk教授提出了单管Cuk转换器，这种转换器在输入端和输出端都有电感，从而显着地减小了输入和输出电流的波动，其主电路如图（a）所示。和Buck或Boost PWM DC/DC转换器相比，Cuk PWM DC/DC转换器有两个电感，输入电感L1和输出电感L2，此外，还增加了一个电容C1。 　　如图 Cult PWM DC/DC转换器的电路及其工作波形 　　Cuk PWM DC/DC转换器的

机器学习之主成分分析PCA,

针对当前上市公司信用风险管理效果不佳的问题,提出以上市公司违约概率作为信用风险高低的衡量标准,利用我国上市公司的财务数据,结合主成分分析法和Logistic 方法构造了上市公司信用风险评估模型。实证研究结果表明,该模型具有可信的识别预测和推广能力,能够为企业信用风险程度的判定提供客观依据。

（3）计算缓和曲线各主点的里程 JD8的桩号为K9+658.86，按缓和曲线主点里程的计算公式得： JD8桩号 K9+658.86 -Th 157.58 直缓点ZH里程 ZH桩号 K9+501.28 +lh 100.00 缓圆点HY里程 HY桩号 K9+601.28 +Ly/2 56.33 曲中点QZ里程 QZ桩号 K9+657.61 +Ly/2 56.33 圆缓点YH里程 YH桩号 K9+713.94 +lh 100.00 缓直点HZ里程 HZ桩号 K9+813.94 检核： HZ桩号=JD桩号+Th-Jh=K9+658.86+157.58- 2.5=K9+813.94(校核无误)

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