针对矿山边坡预测模型精度低等问题,提出一种由主成分分析(PCA)、灰狼算法(GWO)和支持向量机(SVM)组合的混合模型(PCA-GWO-SVM)。首先,采用PCA对原始数据进行降维去噪;其次,通过GWO算法优化支持向量机参数;最后,通过SVM实现矿山边坡变形的预测。矿山边坡实例表明PCA-GWO-SVM模型具有更高的预测精度。

概述 本文主要介绍一种降维方法，PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）。降维致力于解决三类问题。 1. 降维可以缓解维度灾难问题； 2. 降维可以在压缩数据的同时让信息损失最小化； 3. 理解几百个维度的数据结构很困难，两三个维度的数据通过可视化更容易理解。 PCA简介 在理解特征提取与处理时，涉及高维特征向量的问题往往容易陷入维度灾难。随着数据集维度的增加，算法学习需要的样本数量呈指数级增加。有些应用中，遇到这样的大数据是非常不利的，而且从大数据集中学习需要更多的内存和处理能力。另外，随着维度的增加，数据的稀疏性会越来越高。在高维向量空间中探索同样的数

1.给出了可以直接在matlab上运行的人脸识别代码 2.提供了人脸识别的数据集，包含测试集以及训练集 3.给出了代码的实验说明文档 4.基于PCA算法改进的快速PCA

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 code for pattern recognition. 包含完整PCA NMF LDA GMM代码和使用说明

%PCA PRINCIPLE COMPONENTS ANALYSIS % X是n1*n2的，n1是变量个数，n2是样本数 % 返回值p是转换坐标系 N说明投影到N个坐标系上 % p*X 才是投影结果 % Performing principal components analysis on the N1-by-N2 real-valued % data matrix X, where N1 and N2 are the number of features (N1 变量个数) % and observations (N2 采样个数), respectively.

PCA主成分分析的matlab源码 内容比较详细的

附件中为matlab软件中的主成分分析法PCA的主函数m文件。

本资源是图像的压缩——PCA变换（K-L变换）。包括matlab程序实现代码和实验原理和实验步骤的详细说明。