MATLAB程序，实现对评价矩阵进行主成分分析，得到分析报告，调用函数即可使用，不懂什么是主成分分析的矩阵的请勿下载

python 聚类 效果图 使用PCA(主成分分析)对四维特征值进行降维并且使用matplotlib进行画图显示聚类效果 使用PCA(主成分分析)对四维特征值进行降维并且使用matplotlib进行画图显示聚类效果 在main.py源代码中修改自己对水果属性(甜度、酸度、水分、脆度)的喜好程度，修改完后执行代码 随机数据集会在Data.csv中生成 会根据数据集进行PCA降维分析和绘图，可以在最后的图表中看出喜欢不喜欢一般般具有明显聚类和区分效果

matlab图像主成分分析代码

基于主成分分析的图像编码的实现，杨娜娜，邓义，主成分分析法(PCA)作为一种数据分析方法，主要应用于对数据降维及去相关处理，用来揭示大量数中所隐含的

主成分分析的几何意义 由前面的介绍我们知道，在处理涉及多个指标问题的时候，为了提高分析的效率，可以不直接对 个指标构成的 维随机向量 进行分析，而是先对向量 进行线性变换，形成少数几个新的综合变量 ，使得各综合变量之间相互独立且能解释原始变量尽可能多的信息，这样，在以损失很少部分信息为代价的前提下，达到简化数据结构，提高分析效率的目的。这一节，我们着重讨论主成分分析的几何意义，为了方便，我们仅在二维空间中讨论主成分的几何意义，所得结论可以很容易地扩展到多维的情况。

MATLAB实现PCA-GRU主成分降维结合门控循环单元多输入单输出回归预测（完整源码和数据） 数据为多输入回归数据，输入12个特征，输出1个变量。 运行环境MATLAB2020b及以上。

因子载荷矩阵的求解 (6.3.2) (6.3.5)

MATLAB实现PCA-BiLSTM主成分降维结合双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测（完整源码和数据） 数据为多输入回归数据，输入12个特征，输出1个变量。 运行环境MATLAB2018b及以上。

摘要针对超短脉冲激光与气体相互作用产生的非线性荧光光谱的特点，提出了光谱分析的预处理、特征提取以及定量分析的有效方法。采用小波算法对光谱数据进行压缩和降噪处理，

物流人工智能_机器学习