资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/1bfadf00ae14 基于MATLAB的PCA主成分分析应用：以不同浓度混合物拉曼光谱数据为例 实验背景 选取多组不同浓度混合物的拉曼光谱作为原始数据，利用主成分分析（PCA）提取关键特征，实现数据降维与可视化。 核心步骤 a. 数据预处理：对原始光谱进行基线校正、归一化及去噪，消除仪器漂移与背景干扰。 b. 协方差矩阵计算：基于预处理后的光谱矩阵，计算协方差以量化变量间的线性相关性。 c. 特征值分解：对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值与特征向量，按特征值大小排序。 d. 主成分提取：选取累计贡献率≥85%的前k个主成分，构建新的低维特征空间。 e. 结果可视化：绘制得分图（Scores Plot）与载荷图（Loadings Plot），直观展示样本分布与变量贡献。 MATLAB实现要点 使用pca函数或手动实现SVD分解； 通过scatter绘制得分图，bar展示载荷分布； 结合cumsum计算累计方差贡献率，确定主成分数量。 分析价值 PCA可有效分离浓度差异与光谱特征，辅助快速识别混合物组分，为后续定量建模或分类提供可靠输入。 （注：本示例聚焦PCA流程与光谱数据处理逻辑，代码细节需结合具体实验数据调整。）

DMRG算法 一维量子多体系统的主成分分析 此存储库包含密度矩阵重新归一化组或MATLAB中的示例代码，该示例代码使用类似于统计来研究一维量子多体系统的低能物理学。 该代码的组织方式如下： OBCdmrg：在开放边界条件下实现基态DMRG（在零温度下）。 t-dmrg：在零温度下实现时间相关的DMRG。 LowTdmrg：将t-dmrg扩展到假想时间的演变过程，以研究有限温度物理学。

本文先介绍了人脸识别的相关理论，说明了人脸识别在身份识别中的优势和重要地位，然后介绍了人脸识别的相关理论包括主成分分析、多为空间距离等；然后对人脸识别算法进行设计和实验，人脸识别的核心工作包括两个部分，一是人脸的特征表示，通过图像预处理(包括图像去噪、图像几何归一化、图像灰度归一化等处理步骤)，可以使用基于主成分的方法对图像进行降维处理；二是利用主成分分析得到的子空间基向量，可以将人脸图像预处理之后的结果嵌入到子空间，并将测试人脸嵌入到子空间，利用欧式距离计算测试样本与其他欧式点的距离，并选择距离最小的人脸的分类作为识别结果。实验结果表明，基于PCA的人脸特征和人脸识别有很高识别度。

核主元分析KPCA，主要用于数据降维。核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis, KPCA）方法是PCA方法的改进，从名字上也可以很容易看出，不同之处就在于“核”。使用核函数的目的：用以构造复杂的非线性分类器。

对数据进行主成分分析PCA，将主成分进行RBF神经网络预测拟合，MATLAB源代码。

实验内容： 1）下载人脸识别数据库； 2）测试主成分分析PCA算法分类精度； 3）编写、运行程序并查看结果； 4）调节参数主成分分析PCA算法相关参数，分析其对模型效果的影响。

一、实验目的 1、复习主成分分析的原理和算法 2、使用sklearn库函数实现对鸢尾花数据集的主成分分析，观察主成分分析的作用 3、（选做）解读基于主成分分析和支持向量机的人脸识别程序 二、实验步骤 1、导入鸢尾花数据集，查看数据分布情况： 选取三个特征查看数据分布情况 选取两个特征查看数据分布情况 2、使用主成分分析函数对鸢尾花数据集降维 3、对降维后的数据集和原始数据集分别进行线性判别分析，比较分析的准确率 4、（选做）使用数值计算方法实现步骤2，深入了解主成分分析的实现过程 三、实验结果与讨论 1、简单清楚的叙述主成分分析的过程 2、绘制人脸识别程序的流程框图

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