文件名称：PCA主成分分析例程
文件大小：37KB
文件格式：ZIP
更新时间：2022-01-12 03:01:17
PCA
PCA(principal Component Analysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据压缩算法。在PCA中，数据从原来的坐标系转换到新的坐标系，由数据本身决定。转换坐标系时，以方差最大的方向作为坐标轴方向，因为数据的最大方差给出了数据的最重要的信息。第一个新坐标轴选择的是原始数据中方差最大的方法，第二个新坐标轴选择的是与第一个新坐标轴正交且方差次大的方向。重复该过程，重复次数为原始数据的特征维数。
【文件预览】：
PCA上机程序
----main.m(169B)
----PCA_row.m(907B)
----PCA算法实现.doc(28KB)
----2015级模式识别实验指导书.docx(25KB)
----PCA算法实现一.doc(30KB)