主成分分析法代码与马氏距离计算代码

[COEFF，分数，隐藏，特例] = fastpca（数据） 非常高维数据的快速主成分分析（例如神经影像数据的体素级分析），根据 C. Bishop 的书“模式识别和机器学习”，第 10 页实施。 570.对于高维数据，fastpca.m比MATLAB的内置函数pca.m快得多。 根据 MA​​TLAB 的 PCA 术语，fastpca.m 需要一个输入矩阵，每行代表一个观察（例如主题），每列代表一个维度（例如体素）。 fastpca.m 返回主成分 (PC) 载荷 COEFF、PC 分数 (SCORE)、PC 以绝对值 (LATENT) 和百分比 (EXPLAINED) 解释的方差。 此外，fastpca 返回小协方差矩阵 (COEFF) 的 PC 负载。 计算时间的减少是通过从转置的输入矩阵“数据”的（较小）协方差矩阵而不是原始输入矩阵的大协方差矩阵中计算出PC来计算的，然后将这

基于 PCA 的图像融合演示

随着现代制造业朝着大型化、柔性化、智能化发展，保障生产设备的安全运转越发重要。提出了基于PCA-SVM算法的轴承故障诊断分析模型。该模型提取轴承振动信号的时域指标参数，并运用主成分分析法（PCA）对指标参数进行优化和选择，利用降维思想，将多参数转化为综合参数，将综合特征值作为支持向量机（SVM）分类器的输入向量训练分类模型，最后运用测试集进行故障诊断实验，实验表明PCA-SVM模型可以帮助提高模型分类效率和精度，快速排查定位轴承故障，从而降低由故障导致的生产问题，减少经济损失。

一、主成分的定义及导出 设 为一个 维随机向量， ， 。考虑如下的线性变换 希望在约束条件 下寻求向量 ，使 得 达到最大， 就称为第一主成分。 设 为 的特征值， 为相应的单位特征向量，且相互正交。则可求得第一主成分为 它的方差具有最大值 。

针对云平台无法从单变量负荷序列中获取完整预测信息的问题, 提出了一种基于主成分分析的多变量局域预测模型并应用于云计算底层资源的预测中。利用主成分分析法综合考虑多种底层资源间的影响关系, 确定多变量相空间的嵌入维数, 并与局域预测法相结合, 由此建立多变量局域预测模型。仿真实验表明, 基于主成分分析的多变量局域预测模型的预测精度高于单变量局域预测模型, 是面向云计算底层资源预测的一种有效方法。

基于主成分分析的人脸二维码识别，之前MATLAB与图像处理的结课作业，打开工程可以直接使用

主成分分析与因子分析详细的异同和SPSS软件.pdf

针对情感识别进行研究，提出基于主成分分析法（PCA）过滤小波变换结合自回归模型提取的信号特征方法，并基于梯度提升分类树以实现情感分类.将特征提取的重点放在脑电信号变化情况以及小波分量变化情况作为脑电信号特征.采用Koelstra等提出的分析人类情绪状态的多模态标准数据库DEAP，提取8种正负情绪代表各个脑区的14个通道脑电数据.结果表明，算法对8种情感两两分类识别平均准确率为95.76%，最高准确率为98.75%，可为情感识别提供帮助.

PCA_高维数据可视化.ipynb