差影法matlab代码-code-of-matlab-PCA:matlab代码
差影法matlab代码
code-of-matlab-PCA
利用库函数实现的主成分分析
其中对应的数据来自网上
实现PCA的方法，
可【1】直接调用Matlab工具箱princomp(
)函数实现，也可【2】
自己实现PCA的过程，当然也可以【3】使用快速PCA算法的方法。
（1）方法一：[COEFF
SCORE
latent]=princomp(X)
参数说明：
1）COEFF
是主成分分量，即样本协方差矩阵的特征向量；
2）SCORE主成分，是样本X在低维空间的表示形式，即样本X在主成份分量COEFF上的投影
，若需要降k维，则只需要取前k列主成分分量即可
3）latent：一个包含样本协方差矩阵特征值的向量；
实例：假设有8个样本，每个样本有4个特征（属性），使用PCA方法实现降维（k维，k小于特征个数4），并提取前2个主成份的特征，即将原始数据从4维空间降维到2维空间。
对应的代码分别用三种方法进行了实现。
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资源详情
[{"title":"（ 4 个子文件 2KB ） 差影法matlab代码-code-of-matlab-PCA:matlab代码","children":[{"title":"code-of-matlab-PCA-main","children":[{"title":"pca1.m <span style='color:#111;'> 414B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"fastPCA.m <span style='color:#111;'> 655B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 955B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"pca2.m <span style='color:#111;'> 494B </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
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