mspca（MSPCA） 多尺度主成分分析。 多尺度PCA（MSPCA）结合了PCA提取变量之间的互相关或关系的能力，以及正交小波的能力，以从随机过程中分离确定性特征，并使测量之间的自相关近似解相关[1]。 图1. MSPCA模型的示意图[2]。 图2.数据多尺度表示的示意图[2]。 参考 [1] Bhavik R. Bakshi，《多尺度PCA及其在多元统计过程监控中的应用》，俄亥俄州立大学，1998年。 [2] M. Ziyan Sheriff，Majdi Mansouri，M。Nazmul Karim，Hazem Nounou，基于多尺度PCA的移动窗口GLRT的故障检测，过程控制杂志，2017年。 安装 依存关系 mspca要求： Python> = 3.7 PyWavelets == 1.0.3 numpy的= = 1.19.5 熊猫== 0.25.1 点子 安

综合国力是一个国家基本实力的体现,综合国力评价方法研究是一重要课题,当前评价综合国力的方法不多,一般使用方法比较简单,且易受主观因素影响.综合国力评价涉及的评价指标较多,利用投影寻踪主成分分析综合评价法是一个科学合理的方法.本文给出投影寻踪主成分分析综合评价模型,并应用到综合国力的评价中.

PCA，主成分分析，详细推导。

SPSS13.0主成分分析详细操作步骤,及实际操作演示。

电力负荷曲线聚类是配用电系统的基础，对负荷管理具有重大意义。采用基于核方法的聚类算法提高负荷曲线聚类的准确性，通过点积的方式构造核矩阵，再将数据映射到高维空间中进行聚类，进而加大数据的可分性。同时，针对核矩阵的规模大、计算复杂的问题，提出使用核主成分与缩减矩阵规模对该方法进行优化。实验过程中采用美国能源部开发能源信息网站提供的负荷数据进行聚类，并以Davies-Bouldin聚类有效性指标评估效果。结果表明该方法具有较好的划分能力，可以提高负荷曲线聚类的准确性。

PCA在人脸识别中的改进算法，黄昉，张宝昌，基于传统的主成分分析(PCA)方法，为使PCA不再局限于满足高斯分布，提出了改进的PCA人脸识别方法。改进的PCA方法先对训练图像集进行分�

主成分分析法在实际中非常常见，这里我们使用随机生成样本进行它的python实现，这里的实现过程完全采用该博客另一篇文章——《[深度学习]数学基础之线性代数》。

主成分分析法原理及matlab代码Kmeans聚类 这是 [Coursera Machine Learning] () 课程的第 7 周作业。 概括 在该程序的第一部分中，实现了 K-means 聚类算法并将其应用于压缩图像。 在第二部分中，进行主成分分析以获得人脸图像的低维表示。 K均值聚类 K-means 聚类是一种无监督学习算法，可自动将相似的数据示例聚类在一起。 随机初始化后，重复执行两个步骤：(i) 将每个训练示例 x 分配给其最近的质心，以及 (ii) 使用分配给它的点重新计算每个质心的平均值。 为了最小化失真，实现了多个随机初始化。 彩色图像的常规 24 位表示通过将颜色数量减少到 16 种颜色来压缩，从而最好地将 3D RGB 空间中的像素聚集在一起。 已完成的方法总结如下： findClosestCentroids.m - 查找最近的质心（在 K-means 中使用） computeCentroids.m - 计算质心均值（在 K-means 中使用） kMeansInitCentroids.m - K-means 质心的初始化 下

【图像压缩】基于主成分分析PCA算法实现图像压缩matlab源码.zip

PCA pyPCA.py包含三种基于主成分分析（PCA）的方法，用于计算给定地理空间时间序列数据集中的时空变异性的时空模式。 三种方法包括： Empirical Orthogonal Function Analysis (EOFA) Singular Spectrum Analysis (SSA) Nonlinear Laplacian Spectral Analysis (NLSA) 该代码是根据和2.4节中概述的理论构建的。 请参阅随附的Jupyter笔记本中的每种方法的示例。 为了使用这些方法中的每一个，都需要以下Python软件包： NumPy SciPy