头歌模式识别第一次实验, 第1关主成分分析算法流程, 第2关计算样本欧式距离 稳过

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

用c++实现的主成分分析,适合遥感技术应用.

PCA是主成分分析，用于数据降维。

在计算机上验证和测试sklearn的相关降维和主成分分析算法。 1、掌握降维分析算法的原理 2、掌握sklearn如何实现降维分析；

mspca（MSPCA） 多尺度主成分分析。 多尺度PCA（MSPCA）结合了PCA提取变量之间的互相关或关系的能力，以及正交小波的能力，以从随机过程中分离确定性特征，并使测量之间的自相关近似解相关[1]。 图1. MSPCA模型的示意图[2]。 图2.数据多尺度表示的示意图[2]。 参考 [1] Bhavik R. Bakshi，《多尺度PCA及其在多元统计过程监控中的应用》，俄亥俄州立大学，1998年。 [2] M. Ziyan Sheriff，Majdi Mansouri，M。Nazmul Karim，Hazem Nounou，基于多尺度PCA的移动窗口GLRT的故障检测，过程控制杂志，2017年。 安装 依存关系 mspca要求： Python> = 3.7 PyWavelets == 1.0.3 numpy的= = 1.19.5 熊猫== 0.25.1 点子 安

鲁棒主成分分析算法综述，肖萌，温罗生，主成分分析（principle component analysis）是对高维数据进行处理、分析、压缩以及可视化的一个流行工具。在网页查询、计算机视觉中的生�

核主成分析算法，可用于多目标优化和决策问题，比较主成分分析有更多的优势

用c++实现的主成分分析，基于svd算法的。

核主成分分析算法MATLAB代码