计算主成分贡献率及累计贡献率
贡献率
累计贡献率
一般取累计贡献率达85%~95%的特征值
所对应的第1、第2、…、第m（m≤p）个主成分。
2021-08-31 11:26:33
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ICA主要用于特征提取和信号盲源分离中。在盲源信号分离中，关于源的个数是确定的，因此分离出的源信号数目在分离之前是确定已知的。监测信号的维数与源信号的数目相同，混合矩阵和源信号具体情况在分离之前可以不清除具体表现形式，但是需要满足独立、非高斯分布的条件，这些是在实际中应用ICA需要考虑的条件。
2021-08-31 10:44:46
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综合得分排序
每一个主成分表示了分析对象在某一方面的表现。选取
的m个主成分代表了分析对象的绝大部分信息，对主成
分进行综合分析就是相当于对分析对象的全部进行综合
分析。以m个主成分的方差贡献率（特征根）为权数，
将m个主成分进行加权平均，加权平均公式为;
或
2021-08-30 15:43:42
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基于PCA主成分分析的Hotelling T2、SPE（均方预测误差 Squared Prediction Error）的故障诊断与分类算法，相比大数据分析常用的故障检测算法，新方法更加准确。
2021-08-26 13:14:20
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主要介绍了在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
2021-08-25 18:13:40
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独立成分分析（ICA）是一种用于将多元信号分离为加性子分量的计算方法。 这是通过假设子分量是非高斯信号，并且在统计上彼此独立来完成的。ICA是盲源分离的特例。一个常见的示例应用程序是在嘈杂的房间中聆听一个人的语音的“ 鸡尾酒会问题 ”。 资源为ICA在matlab中的程序。
2021-08-22 21:59:09
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