matlab ica 独立成分分析代码独立子空间分析：盲源分离 结构化数据课程项目：学习、预测、依赖、测试 重现我们的实验： 运行以下脚本： Experiment_ecg.py : 能够对心电图数据执行多维 ICA 的脚本（心电图的 3 个通道，我们希望将婴儿的心电图与其妈妈的心电图分开，与 Cardoso 的论文 (1) 中的相同）改编自 Cardoso 的论文多维独立成分分析（1）。 ICA 的可用实现是 JADE 和 FastICA。 Experiments_audio.py ：能够对音频数据执行 ICA、多维 ICA 和 FastISA 的脚本。 通过更改标志，可以执行以下任一操作： ICA（将标志方法设置为ica ）对两首歌曲的混合（使用 JADE 或 FastICA（将标志算法设置为jade或fastICA ）） 混合曲目上的 MICA（将标志方法设置为mica ）在两首歌的混合（使用 JADE 或 FastICA（将标志算法设置为jade或fastICA ）） 混合轨道上的 fastISA（将标志方法设置为 fastISA） Experiments_images.py ：

为研究鄂尔多斯地区煤灰成分对灰熔融性的影响,分析了煤灰总酸、总碱、酸碱比、熔融指数FI以及煤灰成分对灰熔融性的影响,并结合MATLAB软件对数据进行拟合,得出煤灰熔融温度的回归公式。结果表明,随着酸碱比增加,煤灰熔融温度逐渐升高,酸碱比大于3.65时,煤灰熔融温度大幅提升。依据灰熔融温度回归公式得出熔融指数FI最小值为35.67%,但其预测公式并不能很好地反映FT增减趋势。在气化用煤中,多种矿物共同决定煤灰熔融温度。当Si/Al<3、Ca O含量<30%时,煤灰熔融温度较低;当Ca O含量超过30%、Fe2O3含量超过20%时,会产生单体Ca O、Fe O,其具有较高的熔融温度,煤灰熔融温度也相应升高。

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

确认键网课笔记记录，安利一波，句子成分及词性、谓动、情动、助动、系动、非谓语动词、时态语态、定语从句、名词性从句、宾语从句、同位语从句、状语从句、强调句、倒装句、虚拟语气、主谓一致、比较级、反义疑问句、感叹句

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。

机器学习和深度学习

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)