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

快速独立分量分析，适合新手练手

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。

ICA独立成分分析的matlab代码，内有音频数据，以及使用说明，希望对大家有所帮助。 ICA独立成分分析的matlab代码，内有音频数据，以及使用说明，希望对大家有所帮助。

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

基于主成分分析和聚类分析对乐山各县区的教育水平综合评价

独立成分分析在通信信号识别、还原中的简单的实际应用

主成分分析理论介绍及举例Principal Component Analysis