主成分分析详解配有matlab程序和详解还有使用的方法扩展

主成分分析的matlab代码，用于高维数据的线性降维

该程序师完整的PCA程序，用MATLAB编写的，直接输入样本数据即可运行

将主成分算法集成到一个类中，供大家借鉴，也可以直接调用。

通过应用用于车辆检测的局部特征和用于车辆验证的全局特征，提出了一种天气自适应的前方碰撞预警（FCW）系统。 在该系统中，分别计算了水平和垂直边缘图。 然后通过自适应阈值对边缘图进行阈值调整以适应亮度变化。 第三，将边缘点链接起来以生成可能的对象。 第四，根据边缘响应，位置和对称性来判断对象以生成候选车辆。 最后，提出了一种基于主成分分析（PCA）的方法来验证候选车辆。 所提出的FCW系统具有以下特性：1）边缘提取适应于各种照明条件； 2）局部特征相互处理，以提高车辆检测的可靠性； 3）车辆检测的分级方案增强了对各种天气条件的适应性； 4）基于PCA的验证可以严格消除没有车辆外观的候选区域。

主成分分析法（PCA）原理介绍，课件很详细，值得观看，

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PCA，主成分分析，包括了matlab程序代码，附赠详细练习数据，指导手册可以为小白进行很好的指导，同时为有需要的同学提供帮助

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为提高对虚假评论的识别精度并对评论数据的有效性进行准确预测，提出一种面向在线产品数据的有效性建模与测量方法。通过结合基于核主成分的特征提取方法和最小二乘支持向量机对在线产品的虚假评论进行识别，基于排序Logit构建回归模型对量化的评论数据进行有效性判别预测。实验结果表明，该方法在虚假评论识别和数据有效性分析方面效果良好，可以为消费者提供更为精确的消费参考、为商业机构提供更具辨识意义的评论数据，具有良好的应用价值。