独立成分分析及其在图像处理中的应用

题主搜集的关于ICA（独立成分分析）的资料，并给出了在matlab中实现的代码，希望对于有需要的朋友有用。

鲁棒主成分分析算法综述，肖萌，温罗生，主成分分析（principle component analysis）是对高维数据进行处理、分析、压缩以及可视化的一个流行工具。在网页查询、计算机视觉中的生�

MATLAB生 主成分分析

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

迁移学习，故障诊断，近期发表的期刊论文

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 。