本人利用NTSYS-PC做主成分分析的操作步骤视频

主成分分析(PCA)python实现(含数据集)，结构清晰，适合初学者

做数据预处理、数据降维、特征提取、T2和SPE统计量、Matplotlib绘图、成分得分矩阵、多层T2和SPE值Pyecharts三维图、主元贡献率碎石图、主元累计贡献率图、相关性分析热力图等等。

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主成分分析（PCA）的MATLAB程序，本程序利用主成分分析进行回归分析。

利用主成分分析算法实现人脸识别。首先训练样本脸库，训练好样本后，再对测试人脸进行识别，该系统能达到很高的识别率

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PCA(Principal Component Analysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。

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。

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