以1997年底、1998年初广东省12景美国LANDSATTM数据为信息源，以地理信息系统(GIS)为平台，马尾松林、杉木林、桉树林、软阔叶林、硬阔叶林、其他阔叶林、针叶混交林、针阔混交林为研究对象，通过主成分分析，探讨 TM光谱值及其比值项对林分及其相关因子的解释作用．结果表明，第4主分量均反映与林分蓄积有关的平均树高、平均胸径、龄组、郁闭度等信息，大部分林分的第1、2、3主分量均由波段光谱值及其比值项来反映其信息，其他主分量表示的信息因林分而异．

采用经纬度、海拔高度、年降水量、年活动积温、温暖指数（W1）、寒冷指数（C1）、干燥度指数（K）和湿度指数（H1）等对福建省植被地带性分布规律进行定量解释，并首次引入极端最低气温等进行综合研究。通过主成分分析得出限制福建省地带性植被生长的主导环境因子是水热状况因子、地理位置因子、降水因子和极端温度因子等4个指标；以主成分得分作为划分的指标，经过系统聚类，结合《福建省植被图》，将福建省植被带划分为9个区，并对各分区的气候、植被特点进行描述。

表3.5.1　某57个流域盆地地理要素数据 序号  x1  x2   x3  x4  x5  x6  x7   x8   x9 1 760 5490 1.704 2.481 30 2.785 31.8 20 0.143 2 1891 4450 2.765 4.394 30 5.833 37.0 26 0.312 3 325 5525 1.500 2.660 36 3.042 21.1 25 0.162 4 515 4760 2.750 5.320 117 4.844 30.1 98 0.221 5 513 6690 1.142 2.080 32 5.100 25.7 26 0.101 6 1570 8640 6.130 10.210 76 4.290 24.9 61 1.360 7 2210 8415 8.760 15.000 66 4.500 26.6 56 2.990 8 515 7040 1.300 2.160 13 3.500 22.2 10 0.089 9 1192 6258 8.447 30.606 286 6.500 29.1 225 2.057 10 1540 6280 5.174 11.383 82 4.070 23.3 63 0.7633 11 950 8520 2.880 6.870 62 3.650 27.2 47 0.476 12 850 9460 7.480 7.790 30 4.900 11.6 24 1.750 13 1237 5937 2.046 2.993 28 2.720 29.6 19 0.252

交通标志识别(TSR)系统是智能交通系统的重要研究方向。道路交通环境复杂、交通标志数据库规模庞大等因素导致在设计TSR系统可行性方案时必须考虑计算复杂度和识别率。提出了一种高效且快速的基于改进主成分分析(PCA)法和极限学习机(ELM)的TSR算法, 被称为PCA-HOG。该算法首先提取交通标志数据库中每个交通标志的梯度方向直方图(HOG)特征, 利用改进PCA算法对提取出的HOG特征进行降维处理, 之后利用降维后的HOG特征进行ELM模型训练, 利用经过训练的ELM模型识别测试图片。实验结果表明, 基于PCA-HOG和ELM模型的交通标志识别算法获得的计算复杂度低, 图像识别率可达97.69%。

用c++实现的主成分分析,适合遥感技术应用.

采用主成分分析法对图像特征进行降维处理，有实验数据，得能出实验结果

标题 作者 日期 输出 spca包 Giovanni Merola RMIT International University Vietnam 电子邮件：lsspca@gmail.com 存储库： : 2015 年 2 月 15 日 rmarkdown::html_document 目录 主题 强调 真的 联合的 黑线鳕 斯卡 介绍 spca是一个用于运行稀疏主成分分析的 R 包。 它实现了计算稀疏 PC 的最小二乘估计的 LS SPCA 方法。 与其他现有的 SPCA 方法不同，LS SPCA 解决方案最大限度地提高了解释数据的方差。 详细信息可以在和即将发表在澳大利亚和新西兰统计杂志上的论文中找到。 我在发表 LS SPCA 论文时遇到了困难，可能是因为 LS SPCA 改进了现有方法。 Technometrics 的主编邱博士拒绝了该论文，该论文证实

二维主成分分析算法的matlab实现，是人脸识别的一个经典算法。

SAS 系统是世界公认的权威性统计软件之一，是一个大型集成信息分析管理系统。 本次论文是用SAS 系统对2007 各地区农村居民家庭平均每人现金现金支出状况进行分析采用的数据是北京、天津等省农村居民家庭平均每人现金现金支出状（原始数据见附录）。 选出31省的情况作为统计分析数据，其中分析的项目为：期内现金支出、生产费用支出、家 庭经营费用支出、农业生产支出、牧业生产支出、购买生产性固定资产支出、税费支出、生活消费 现金支出、财产性支出、转移性支出，次用变量X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9 、X10。运用SAS 软件，运用主成分分析的方法对数据进行处理： （一）对于所选取的统计数据用MEANS 过程进行简单描述统计分析，得出数据平均值、数据标准差等。 （二）对于所选取的统计数据用INSIGHT 模块做主成分分析计算协方差矩阵的特征值或是计算相关系数矩阵的特征值（Eigenvalue ）、简单统计量、相关系数矩阵、相关系数矩阵的特征值以及相关系数矩阵的特征向量。系统默认计算相关系数矩阵的特征值和特征向量。 （三）由相关系数矩阵的两个最大特征值的特征向量，可以写出第一、第二主成分以及第三主成分 的得分。从以上结论分析可以知道影响各地区地区农村居民家庭平均每人现金支出的主要因素，从、 可以更好的帮助国家调节国民经济和产业结构，使人民的生活更加富裕。

任务安排 1、机器学习导论       8、稀疏表示 2、KNN及其实现       9、核方法 3、K-means聚类      10、高斯混合模型 4、主成分分析          11、嵌入学习 5、线性判别分析      12、强化学习 6、贝叶斯方法          13、PageRank 7、逻辑回归              14、深度学习 主成分分析(PCA) Ⅰ算法背景：维数灾难       维数灾难最早是由理查德·贝尔曼(Richard E. Bellman)在考虑优化问题时提出来的 ，它用来描述当(数学)空间维度增加时，分析和组织高维空间(通常有成百上千维)中的数据，因