8. R语言ggplot2-主成分分析PCA加置信圈.pdf

主成分分析PCA的matlab实现，自己写的，很好用。

1 基本概念 PCA即主成分分析技术。主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。 在统计学中，主成分分析PCA是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上，第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上，依次类推。 主成分分析经常用于减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分，忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面。但是，这也不是一定的，要视具体应用而定。 2 原理与数学推导 1.主成分分析使用的是梯度上升法

主成分分析的matlab代码实现，对输入输出及主要代码有详细的标注。

matlab，主成分分析PCA，对于图像处理，降维，建模等都可以应用一下

主成分分析PCA详解及MATLAB实现的原始数据文件

用于特征降维，图像识别，图像融合的特征提取经典算法

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

PCA_高维数据可视化.ipynb

信息分析与预测的实验，Python写的代码，萌新代码，勿喷，仅仅只是方便没时间写实验的朋友，直接用python打开就能运行