8. R语言ggplot2-主成分分析PCA加置信圈.pdf

用java实现的主成分分析算法，用了Jama.Matrix，用的是Jama-1.0.2.jar。代码有备注，希望有帮助。

主成分分析PCA的matlab实现，自己写的，很好用。

基于Spark的主成分分析和因子分析并行化的研究与实现.zip

《独立成分分析》分为四个部分，共24章。第一部分（第2章至第6章）介绍了《独立成分分析》所用到的主要数学知识，第二部分（第7章至第14章）是《独立成分分析》的重点，详细讲述了基本ICA模型及其求解过程，第三部分（第15章至第20章）讨论了基本ICA模型的多种扩展形式，第四部分（第21章至第24章）对ICA方法在不同领域的应用做了生动的阐述。独立成分分析(ICA)已经成为近年来神经网络、高级统计学和信号处理等研究领域中最令人振奋的主题之一。ICA源自对客观物理世界的抽象，它能够有效地解决许多实际问题，具有强大的生命力和广阔的工程应用前景。《独立成分分析》(英文原版)是国际上第一本对ICA这门新技术进行全面介绍的综合性专著，其中还包括了为理解和使用该技术的相应数学基础背景材料。《独立成分分析》不仅介绍了ICA的基本知识与总体概况、给出了重要的求解过程及算法，而且还涵盖了图像处理、无线通信、音频信号处理以及更多其他应用。

表3　特征值及主成分贡献率

各主成分的得分： 计算主成分载荷

燃气负荷受到天气状况和经济发展等多种因素的影响, 造成燃气变化趋势具有较大的复杂性和特征因子较大的冗余性, 造成预测精度的下降. 为了解决这个问题, 在处理燃气负荷的复杂性中使用EEMD自适应的时频局部化分析方法, 将非线性非平稳的燃气负荷数据分解为平稳的本征模式分量及剩余项. 在解决特征因子之间的冗余性中, 在PCA中加入互信息分析, 使用互信息代替协方差矩阵的特征值选择特征向量, 可以有效避免PCA仅仅考虑特征之间的相关性, 忽略了与燃气负荷值关系的缺点. 最后针对不同的子序列建立对应的LSTM模型, 重构各个分量的预测值产生最后的结果. 使用上海的燃气数据进行验证, 实验结果证明本文提出的方法测试集MAPE达到6.36%, 低于其他模型的误差.

因子分析和主成分分析的原理和步骤，并通过spss分析实现，并配有例题解释。

为了探究正常人脑电β波（13~25 Hz）静息态功能连接，提出了一种结合独立成分分析（ICA）、图论、层次聚类、t检验、标准低分辨率电磁断层成像（sLORETA）技术的分析算法。对利用BP Analyzer 64导脑电仪采集的25个健康被试者在闭眼和睁眼静息状态下的高分辨率脑电信号β波（13~25 Hz）进行了功能连接研究，结果表明：（a）β波在闭眼状态下的功能连接明显多于睁眼状态；（b）从闭眼状态到睁眼状态，在右侧大脑顶叶、枕叶、颞叶区域β波功能连接明显减弱，而在双侧额叶连接增强；（c）静息态网络中的默认节点网络、视觉网络、运动感觉网络在闭眼状态下显著。因此，证明该算法适用于研究脑电β波静息态功能连接。