PCA国有资产管理法课件

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

本教程展示了神经科学家如何使用 MATLAB 分析神经信号。 这包括以下方面的最佳实践1.阅读各种神经数据2.表示时间序列数据3. 过滤、平滑、重采样数据4. 使用 PCA 和高斯混合模型聚类波形5. 频域和时频分析 对于那些刚开始编程的人，可以使用 MATLAB 信号分析器应用程序完成几个步骤 - 一个生成代码的点击式界面。 对于中级程序员，本教程可以作为更复杂的信号处理和分析工作流程的起点对于专家来说，这是一个很好的教程，用于教授神经信号分析的基础知识 要运行此实时脚本，请检查您是否拥有学校或大学的 MATLAB 许可证。 如果没有，您可以下载 30 天的免费试用版。

pca的基础程序，详细阐述了pca的用法和编写过程，有助于新接触者更好的理解pca的原理和步骤，利于完成特征降维的基础理解

图像融合IHS融合算法,PCA融合算法以及加权融合算法对比并输出融合清晰度

差影法matlab代码 code-of-matlab-PCA 利用库函数实现的主成分分析 其中对应的数据来自网上 实现PCA的方法， 可【1】直接调用Matlab工具箱princomp( )函数实现，也可【2】 自己实现PCA的过程，当然也可以【3】使用快速PCA算法的方法。 （1）方法一：[COEFF SCORE latent]=princomp(X) 参数说明： 1）COEFF 是主成分分量，即样本协方差矩阵的特征向量； 2）SCORE主成分，是样本X在低维空间的表示形式，即样本X在主成份分量COEFF上的投影 ，若需要降k维，则只需要取前k列主成分分量即可 3）latent：一个包含样本协方差矩阵特征值的向量； 实例：假设有8个样本，每个样本有4个特征（属性），使用PCA方法实现降维（k维，k小于特征个数4），并提取前2个主成份的特征，即将原始数据从4维空间降维到2维空间。 对应的代码分别用三种方法进行了实现。

【最全讲解】主成分分析，stata代码操作讲解+matlab代码操作讲解+主成分分析(PCA)理论部分讲解，讲解十分详细哦，适合经济学、管理学、应用统计的朋友学习，谢谢大家支持哦，讲解链接https://www.bilibili.com/video/BV1yB4y11753/

该包包含实现主成分分析 (PCA) 和独立成分分析 (ICA) 的函数。 PCA 和 ICA 在此包中作为函数实现，并包含多个示例来演示它们的使用。 在 PCA 中，多维数据被投影到对应于其几个最大奇异值的奇异向量上。 这种操作有效地将输入单个分解为数据中最大方差方向上的正交分量。 因此，PCA 经常用于降维应用，其中执行 PCA 会产生数据的低维表示，可以将其反转以紧密地重建原始数据。 在 ICA 中，多维数据被分解为在适当意义上最大程度独立的组件（峰态和负熵，在这个包中）。 ICA 与 PCA 的不同之处在于，低维信号不一定对应最大方差的方向； 相反，ICA 组件具有最大的统计独立性。 在实践中，ICA 通常可以揭示多维数据中不相交的潜在趋势。

这是自己在做算法实习的时候做的东西，用Python代码实现图像的增强，里面包括了图像绕中心点进行随机角度旋转，图像PCA，把数据分为测试集和训练集的方法，对数据进行IOU检测，还有改xml文件里的内容，将xml里的坐标取出来转为txt文件。对图像算法的工作者或初学者，毕设需求者都适用，有详细的使用说明，希望对大家有帮助，如有不足请指正！

PCA toolbox for matlab.zip，这是一份不错的文件