包含数据集和源码， 使用CAE压缩图片，得到压缩的特征。例如将400*300维度的图片压缩为600维的特征。 - 训练 - 生成测试结果 - 生成中间结果 - 画图测试原图与重构图 # 其他 需要根据图片分辨率设置CAE格式 包含数据集和源码， 使用CAE压缩图片，得到压缩的特征。例如将400*300维度的图片压缩为600维的特征。 - 训练 - 生成测试结果 - 生成中间结果 - 画图测试原图与重构图 # 其他 需要根据图片分辨率设置CAE格式

笔者在给同事培训“数据预处理”专题时使用的ppt，共3讲。分别是： 数据预处理1_总体介绍_标准化与正则化 数据预处理2_缺失值处理 数据预处理3_降维处理 主要内容是对数据预处理的框架式总结，来源均来自互联网（如有侵权请评论告知，谢谢）。

kpca提出者自己编写的matlab程序

本次资源包括pca的python代码，以及测试数据集。 降维是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。通过降维可以减少 冗余信息所造成的误差,提高识别的精度，或者通过降维算法来寻找数据内部的本质结构特征。

pca降维处理

采用主成分分析法对图像特征进行降维处理，有实验数据，得能出实验结果

1、无监督学习 没有目标值（变量）的算法 常见的无监督学习算法： 降维： – 主成分分析PCA降维处理 聚类： – K-means（k均值聚类） 2、主成分分析 应用PCA实现特征的降维 ·定义：高维数据转化为低维数据的过程，在此过程中可能会舍弃原有数据、创造新的变量 ·作用：是数据维散压缩，尽可能降低原数据的维数（复杂度），损失少量信息。 ·应用：回归分析或者聚类分析当中 PCA的APA: ·sklearn.decomposition.PCA（n_components=None） – 将数据分解为较低维数空间 n_components： ·小数：表示保留百分之多少的信息 ·整数：减少到多少特

可以应用于数据的多元分析，降维以及冗余分析，文件内包含多个程序代码，数据文件请根据自身自行导入，这里不提供相应数据文件，该代码偏向初学者，若有不足，欢迎各位指正

KPCA降维处理，完整的运行程序，包括数据和参考文献

此程序是一个简单的PCA降维处理，程序中以SampleData.txt中的三维数据点作为输入，程序的输出存放在Results目录， 其中包括： 1. PCAResult.txt 存放经主元分析后在主元轴坐标系下的数据坐标。 2. DisplaySamples.ms 为3ds Max脚本文件，用3ds Max打开后可看到SampleData.txt表示的数据点。 3. DisplayResult.ms 为3ds Max脚本文件，用3ds Max打开后可看到将原3维数据在主元轴坐标系下降到2维后的数据点；同时该文件还显示了主元分析得到的前两个主元轴。