针对常见的降维方法难以有效保留多元时间序列主要特征的问题, 分析了传统主成分分析(PCA) 方法在多
元时间序列降维中的局限性, 提出一种基于共同主成分分析的多元时间序列降维方法, 并通过仿真实验比较了两种
方法的降维有效性和计算复杂度. 实验结果表明, 所提出的降维方法能够以相对较小的计算代价, 更有效地对多元时
间序列进行降维.

提出了一种利用本征正交分解（POD）的非线性Galerkin方法，用于复杂流体动力系统的低维建模。该方法将满足流场边界条件的正交基（POD模态）张成的完备空间分解为有限维（低阶模态）子空间和无限维（高阶模态）子空间，并采用近似惯性流形逼近高阶模态和低阶模态的作用关系，用低阶分量来表示高阶分量，将无穷维流体动力系统降维成有限维动力系统。以雷诺数为200、攻角为20.时的NACA0012翼型绕流流动问题为例进行了低维建模分析，结果表明：由于考虑了高阶模态的影响，且不改变原系统的拓扑结构，因此该降维方法能够用较

针对大数据信号处理时的特征选择与特征降维，给出了4种有效的特诊选择方法

代码 离散小波与主成分分析的数据降维方法代码 离散小波与主成分分析的数据降维方法代码 离散小波与主成分分析的数据降维方法代码 离散小波与主成分分析的数据降维方法代码 离散小波与主成分分析的数据降维方法代码 离散小波与主成分分析的数据降维方法代码 离散小波与主成分分析的数据降维方法代码 离散小波与主成分分析的数据降维方法代码 离散小波与主成分分析的数据降维方法代码 离散小波与主成分分析的数据降维方法代码 离散小波与主成分分析的数据降维方法代码 离散小波与主成分分析的数据降维方法代码 离散小波与主成分分析的数据降维方法代码 离散小波与主成分分析的数据降维方法代码 离散小波与主成分分析的数据降维方法代码 离散小波与主成分分析的数据降维方法代码 离散小波与主成分分析的数据降维方法代码 离散小波与主成分分析的数据降维方法代码 离散小波与主成分分析的数据降维方法代码 离散小波与主成分分析的数据降维方法代码 离散小波与主成分分析的数据降维方法代码 离散小波与主成分分析的数据降维方法代码 离散小波与主成分分析的数据降维方法代码 离散小波与主成分分析的数据降维方法代码 离散小波与主成分分析的数据降维方法

代码 34种数据降维方法代码代码 34种数据降维方法代码代码 34种数据降维方法代码代码 34种数据降维方法代码代码 34种数据降维方法代码代码 34种数据降维方法代码代码 34种数据降维方法代码代码 34种数据降维方法代码代码 34种数据降维方法代码代码 34种数据降维方法代码代码 34种数据降维方法代码代码 34种数据降维方法代码代码 34种数据降维方法代码代码 34种数据降维方法代码代码 34种数据降维方法代码代码 34种数据降维方法代码代码 34种数据降维方法代码代码 34种数据降维方法代码代码 34种数据降维方法代码代码 34种数据降维方法代码代码 34种数据降维方法代码代码 34种数据降维方法代码代码 34种数据降维方法代码代码 34种数据降维方法代码代码 34种数据降维方法代码代码 34种数据降维方法代码代码 34种数据降维方法代码代码 34种数据降维方法代码代码 34种数据降维方法代码代码 34种数据降维方法代码代码 34种数据降维方法代码代码 34种数据降维方法代码代码 34种数据降维方法代码代码 34种数据降维方法代码代码 34种数据降维方法代码代码 34种数据降维

代码 八种降维方法交互式界面代码 八种降维方法交互式界面代码 八种降维方法交互式界面代码 八种降维方法交互式界面代码 八种降维方法交互式界面代码 八种降维方法交互式界面代码 八种降维方法交互式界面代码 八种降维方法交互式界面代码 八种降维方法交互式界面代码 八种降维方法交互式界面代码 八种降维方法交互式界面代码 八种降维方法交互式界面代码 八种降维方法交互式界面代码 八种降维方法交互式界面代码 八种降维方法交互式界面代码 八种降维方法交互式界面代码 八种降维方法交互式界面代码 八种降维方法交互式界面代码 八种降维方法交互式界面代码 八种降维方法交互式界面代码 八种降维方法交互式界面代码 八种降维方法交互式界面代码 八种降维方法交互式界面代码 八种降维方法交互式界面代码 八种降维方法交互式界面代码 八种降维方法交互式界面代码 八种降维方法交互式界面代码 八种降维方法交互式界面代码 八种降维方法交互式界面代码 八种降维方法交互式界面代码 八种降维方法交互式界面代码 八种降维方法交互式界面代码 八种降维方法交互式界面代码 八种降维方法交互式界面代码 八种降维方法交互式界面代码 八种降维方法交

为了实现高光谱降维并保留重要的光谱特征，通过独立分量分析（independent component analysis，ICA）混合模型和高光谱线性模型的对比分析，提出了结合纯像元提取和ICA的高光谱数据降维方法。该方法通过估计虚拟维数(virtual dimensionality，VD)确定特征个数，采用自动目标生成过程（automatic target generation process, ATGP）从原始数据中提取纯像元向量，作为ICA算法的初始化向量，以负熵为目标函数产生独立分量，并通过高阶统计

大数据-算法-高维数据分析中的降维方法研究.pdf

matlab非参数代码HOPGD-sHOPGD HOPGD，Higher-Order Proper Generalized Decomposition的缩写，是一种多维数组分解方法。 与 PARAFAC 类似，它可用于将多维数组压缩为多个简单向量。 但不同的是，它自动确定给定近似精度所需的向量数量。 除了数据压缩之外，HOPGD 还可用于降阶代理建模、模型校准和优化、不确定性量化以及复杂系统的实时仿真。 该网站总结了我们最近在 HOPGD 方面的工作并分享了一些实现示例。 如果您使用这些代码，请考虑引用我们的工作。 标准实施 HOPGD 的标准实现基于所有组件的已知值的全阶数组。 全阶数组的一个示例是由 N^2 给定值实现的 N×N 矩阵。 使用 HOPGD 可以显着减少此类矩阵的存储内存。 可以在下面找到与此实现相关的应用程序 Lu, Y.、Blal, N. 和 Gravouil, A.（2018 年）。 用于参数研究的多参数时空计算 vademecum：在实时焊接模拟中的应用。 分析和设计中的有限元。 Blal, N., & Gravouil, A. (2019)。 基于非侵入式数

研究平面轮廓局部支撑域上的协方差矩阵，通过对图像协方差矩阵的特征值和特征向量的分析，以V角点模型为例，证明了协方差矩阵行列式在角点位置有唯一的极值响应。同时，为了有效地融合各个尺度信息，采用多尺度乘积方法来增强角点响应的幅度，抑制非角点或噪声的幅度。基于此，提出以多尺度乘积的协方差矩阵行列式作为角点响应函数的角点检测算法。实验结果表明：通过比较经典的角点检测算法，算法具有很好的定位、抗噪及旋转和尺度不变性。