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主成分
分析PCA+测试数据
内含
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分析PCA代码和测试数据
2020-01-09 03:01:08
11KB
机器学习程序
1
主成分
分析法步骤,例子
主成分
分析(Principle Component Analysis, PCA)是最为常用的特征提取方法,被广泛应用到各领域,如图像处理、综合评价、语音识别、故障诊断等。有关
主成分
分析法的例子,步骤,和代码,希望对大家有帮助
2020-01-03 11:33:27
213KB
pca
1
主成分
极限学习机.rar
极限学习机的输入权重是随机生成的,这个因此每次的结果不一致。因此采用
主成分
分析,将原始数据降到N维(所设的隐含层节点数)。将得到的pca降维变换矩阵作为极限学习机的输入权重,效果更佳稳定
2020-01-03 11:32:32
4.64MB
pca
elm
1
主成分
分析matlab代码.rar
主成分
分析(Principal Component Analysis,PCA), 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫
主成分
。
2020-01-03 11:30:52
4KB
主成分分析
1
R语言实现多元线性回归
使用R语言对数据分析
主成分
分析实现多元线性回归。包括源数据和代码。
2020-01-03 11:30:50
18KB
主成分分析
多元线性回归
R语言
1
matlab 实现
主成分
分析(PCA)
基于matlab实现PCA降维算法,可用于多维数据的损失最小化压缩,内附全代码
2020-01-03 11:28:06
3KB
matlab
数据降维
PCA
主成分分析
1
核
主成分
分析(Kernel Principal Component Analysis, KPCA)(Python)
核
主成分
分析(Kernel Principal Component Analysis, KPCA) PCA方法假设从高维空间到低维空间的函数映射是线性的,但是在不少现实任务中,可能需要非线性映射才能找到合适的低维空间来降维。 非线性降维的额一种常用方法是基于核技巧对线性降维方法进行核化(kernelized)。这是对PCA的一种推广。
2020-01-03 11:16:27
7KB
核主成分
分析
降维
python
1
PCA代码实现详解
对
主成分
分析(PCA)的C++代码实现,里面有对PCA实现步骤的详细讲解,并把自己写的PCA代码与Opencv自带的PCA函数的运行结果进行了对比。
2019-12-24 03:02:22
5.94MB
PCA
代码
Opencv
主成分分析
1
主成分
分析法matlab源代码
用MATLAB实现的
主成分
分析法,有数据,可直接运行
2019-12-21 22:15:31
2KB
pca
主成分分析法
matlab
1
基于PCA(
主成分
分析)的人脸识别
本matlab程序实现了基于PCA的人脸识别,并提供了相应的论文和测试数据集,并给出了测试结果。
2019-12-21 22:15:01
23.76MB
PCA
主成份分析
人脸识别
matlab
1
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