matlab中的pinv代码快速耐用PCA的IRCUR 这是Matlab的快速非凸鲁棒主成分分析（RPCA）算法的仓库，它被称为迭代鲁棒CUR（IRCUR）[1]。 为了正确显示数学符号，可能必须安装MathJax插件。 例如， 。 稳健的主成分分析 在此项目中，我们将重点放在完全观察到的设置下的RPCA问题上，即分离\ mathbb {R} ^ {m \ times n} $中的低秩矩阵$ L \和\ mathbb中的稀疏离群矩阵$ S \ {R} ^ {m \ timesn} $，根据它们的总和$ D = L + S $。 加速的关键思想 我们使用快速CUR分解代替低秩逼近，并重新设计了经典交替投影框架中的所有昂贵步骤，以将计算复杂度降低至$ O（\ max \ lbrace m，n \ rbrace r ^ 2 \ log（m） \ log（n））$翻牌圈。 更多细节可以在我们的论文中找到[1]。 Syntex 使用所有默认参数： [C, pinv_U, R, ircur_timer, ircur_err] = IRCUR( D, r, ''); 使用自定义参数： para.be

看我如何做基于主成分分析的模式识别系统的设计与实现.pdf看我如何做基于主成分分析的模式识别系统的设计与实现.pdf看我如何做基于主成分分析的模式识别系统的设计与实现.pdf看我如何做基于主成分分析的模式识别系统的设计与实现.pdf

基于主成分分析的压缩和重建，适合初学者，程序可以运行

matlab代码影响BD-RPCA 该MATLAB软件包是脚本的集合，允许在论文[1]中生成图形（图1和图2a-2e）。 本文探讨了从超声图像的超快速序列中进行高分辨率多普勒血流估计的问题。 将杂波和血液成分的分离公式化为一个反问题已在文献中显示，它是基于时空奇异值分解（SVD）的杂波滤波的良好替代方法。 特别地，最近已经在这样的问题中嵌入了去卷积步骤，以减轻成像系统的实验测量的点扩展函数（PSF）的影响。 在这种情况下显示去卷积可以提高血流重建的准确性。 但是，测量PSF要求非平凡的实验设置。 为了克服这个限制，我们在这里提出一种盲反卷积方法，该方法能够从多普勒数据中估计血液成分和PSF。 与基于实验测量的PSF的先前方法和其他两种最新方法相比，对模拟和体内数据进行的数值实验从定性和定量方面证明了该方法的有效性。 指示 将包下载为.zip文件（单击上方的绿色代码），然后将其解压缩。 请注意，解压缩的文件夹的名称应为BD-RPCA 。 将MATLAB的当前文件夹设置为此解压缩的文件夹，即BD-RPCA 。 从以下链接下载所有模拟数据：然后将它们放入“数据”文件夹中 运行[1]中与每个图

将图像进行主成分分析，并显示第一主成分，方法很好用的

预处理（prep）后，通过SVD算法对数据进行缩减，计算Scores（T）和Loadings（P）。 随后，T 和 P 以双标图的形式绘制。

2011-2019城市地级市数字经济指数及三级指标 熵值法和主成分法两种结果，提供原始数据，计算过程和熵值法代码，主成分有详细的计算过程 280多个地级市2011-2019年面板数据，参考管理世界，赵涛（2020），用topsis熵权法测算的，具体指标有 ：每百人互联网用户数、计算机服务和软件从业人员占比、人均电信业务总量、人均邮政业务、每百人移动电话用户数、数字普惠金融指数，原始数据来源于中国城市统计年鉴和北大数字普惠金融指数 人均电信业务总量的的人口是城市的常住人口，而不是很多人直接用电信也许总量除以中国城市年鉴上的户籍人口，那样算出来是不对的。

对收集到测井数据进行去除异常值、插值、标准化、独热编码等数据预处理，分别得到预测储层物性的回归数据及识别储层含油气性的分类数据。 为了预测储层物性孔隙度，本文构建了SVM支持向量机回归模型，并对该网络的BoxConstraint和KernelScale等关键指标进行超参数调整。基于上述模型，采用留一法交叉验证将单个井作为测试集，其余不包含该井的测井数据作为训练集，以此来分析单个井的孔隙度预测结果。 对影响因素数据（除去取值深度）进行主成分分析（PCA），将第一主成分和第二主成分作为SVM支持向量机模型的输入向量序列，以六类流体性质（含油水层、差油层、干层、水层、油层及油水同层）作为标签形成输出向量序列。由于典型的SVM支持向量机只能处理二分类问题，因此本文分别构建了六个SVM分类器。并且利用混淆矩阵、ROC曲线及AUC面积来衡量以上分类模型的性能。 适用方向：统计学及机器学习算法（SVM）的实例应用 关键词：SVM支持向量机；留一法交叉验证；主成分分析；matlab

混合主成分分析（dPCA） dPCA是一种线性降维技术，可自动发现并突出显示复杂的人口活动的基本特征。 人口活动被分解为几个混合的部分，这些部分捕获了数据中的大多数方差，并突出了人口对各种任务参数（如刺激，决策，奖励等）的动态调整。 D Kobak + ，W Brendel + ，C Constantinidis，CE Feierstein，A Kepecs，ZF Mainen，XL Qi，R Romo，N Uchida，CK Machens 神经人口数据的混合主成分分析eLife 2016， //elifesciences.org/content/5/e10989 （arXiv链接：

改进核主成分分析，有数据，有算例，流形学习结合核主成分分析，自己编写，仅供参考