这是如何使用 PCA 对 2D 数据集进行分类的演示。 这是 PCA 的最简单形式，但您可以轻松地将其扩展到更高的维度，并且您可以使用 PCA 进行图像分类 PCA 包括多个步骤： - 加载数据- 从原始数据集中减去数据的平均值- 寻找数据集的协方差矩阵- 寻找与最大特征值相关联的特征向量- 在特征向量上投影原始数据集 注意：MATLAB 有一个内置的 PCA 函数。 此文件显示 PCA 的工作原理

matlab偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)数据分析报告论文（附代码数据）

主成分分析（PCA）被广泛应用于数据挖掘和机器学习； 本篇为第一次提出PCA的英文论文

此程序是一个简单的PCA降维处理，程序中以SampleData.txt中的三维数据点作为输入，程序的输出存放在Results目录， 其中包括： 1. PCAResult.txt 存放经主元分析后在主元轴坐标系下的数据坐标。 2. DisplaySamples.ms 为3ds Max脚本文件，用3ds Max打开后可看到SampleData.txt表示的数据点。 3. DisplayResult.ms 为3ds Max脚本文件，用3ds Max打开后可看到将原3维数据在主元轴坐标系下降到2维后的数据点；同时该文件还显示了主元分析得到的前两个主元轴。

基于主成分分析的企业经济效益研究.doc

第一节 主成分分析方法 主成分分析的基本原理 主成分分析的计算步骤 主成分分析方法应用实例 地理系统是多要素的复杂系统在地理学研究中多变量问题是经常会遇到的变量太多无疑会增加分析问题的难度与复杂性而且在许多实际问题中多个变量之间是具有一定的相关关系的 因此人们会很自然地想到能否在相关分析的基础上用较少的新变量代替原来较多的旧变量而且使这些较少的新变量尽可能多地保留原来变量所反映的信息 问题的提出

基于SPSS实现的主成分分析实例 内含主成分分析实际例子 共19页PPT.rar

独立成分分析综述，请大家多多支持，记得好好学习

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。