pca matlab lena

时间: 2023-08-26 08:07:26 浏览: 26
PCA是一种常用的数据降维和特征提取方法，也可以应用于图像压缩。在Matlab中，可以使用基于PCA的图像压缩代码来对图像进行压缩。该代码包含了经典的Lena图像，被压缩的图像必须是正方形的BMP格式图像。 在大学毕业设计中，有课题要求实现《基于PCA和BP神经网络相结合的图像压缩技术》，并采用Matlab语言实现。这种算法原理和实现效果图可以在相关文献中找到。算法原理涉及了函数调用流程和参数对图像压缩结果的影响。 所以，PAC Matlab Lena是指通过使用PCA算法在Matlab中对Lena图像进行压缩的过程和结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [基于PCA的图像压缩Matlab代码](https://download.csdn.net/download/wocaonima1214/8014659)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [【毕业设计/Matlab系列】基于PCA和BP神经网络相结合的图像压缩技术【含Matlab源码】](https://blog.csdn.net/SoaringLee_fighting/article/details/124851879)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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PCA Matlab源码

代码介绍：为PCA的Matlab实现，使用一张图片代替了多个向量数据的输入，自己可以进行更改即可，其中关于项目中的内容以及裁剪，基本保留了PCA的功能，是从PCA原理一步步实现的，可以起到较好的学习左右，了解到PCA的...
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PCA MATLAB

主成成分分析的MATLAB实现。。。。博士期间积累的。。。。
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PCA降维_PCA matlab_matlab

使用pca对二维数据进行降维，标明了主轴方向，二维和一维数据关联

PCA matlab

PCA matlab是一种在matlab编程环境中使用主成分分析(PCA)方法的工具。通过调用matlab提供的pca函数，可以对数据进行降维、特征提取和数据可视化等操作。 通常，使用PCA matlab的步骤如下： 1. 准备数据集：首先，你需要准备一个数据集，该数据集应该是一个矩阵，其中每一列代表一个特征，每一行代表一个样本。 2. 标准化数据：在进行PCA之前，通常需要对数据进行标准化，以确保各个特征具有相同的重要性。你可以使用matlab中的zscore函数对数据进行标准化。 3. 调用pca函数：使用matlab中的pca函数对数据进行主成分分析。pca函数的基本用法是[pca_coeff, pca_score, pca_variance] = pca(data)，其中data是输入的数据矩阵，pca_coeff是主成分系数矩阵，pca_score是降维后的数据矩阵，pca_variance是每个主成分的方差贡献率。 4. 分析结果：根据主成分系数矩阵和方差贡献率，可以分析每个主成分对原始数据的解释能力和重要性。你可以使用这些信息来选择保留多少个主成分，以达到降维或特征提取的目的。 5. 可视化结果：如果你希望将降维后的数据可视化，你可以使用matlab中的scatter3函数或plot函数来绘制散点图或曲线图，以展示主成分分析的结果。 总之，PCA matlab是一种方便且强大的工具，可以帮助你进行主成分分析，并从数据中抽取重要的信息。通过调用matlab中的pca函数，你可以快速地进行降维、特征提取和数据可视化等操作。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [MATLAB实例：PCA（主成成分分析）详解](https://blog.csdn.net/FDA_sq/article/details/122009888)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [主成分分析（PCA）及其可视化——matlab](https://blog.csdn.net/qq_25990967/article/details/121324265)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

pca matlab

PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据降维方法，可以将高维数据转换为低维数据，并保留原始数据中的主要信息。在MATLAB中，可以使用一系列步骤来实现PCA算法。首先，需要对数据进行中心化，即减去每个特征的均值。然后，计算协方差矩阵，可以使用cov函数。接下来，求解协方差矩阵的特征值和特征向量，可以使用eig函数。根据特征值的大小，选择主成分，即特征值较大的特征向量。最后，可以使用选择的主成分对数据进行降维和重构。在MATLAB中，可以使用pca函数来实现这些步骤。需要注意的是，MATLAB自动对列进行了去均值的操作，但并不对数据进行标准化。如果需要标准化数据，可以使用zscore函数。另外，如果已经有现成的协方差矩阵，可以使用pcacov函数来计算PCA。[1][2][3]

pca matlab代码

PCA是一种数据降维技术，可以将高维数据投影到低维空间中，从而提取出数据中的重要特征。Matlab提供了实现PCA的函数pca，以下是一个简单的PCA Matlab代码示例： % 生成一个5x5的随机矩阵A A = rand(5); % 对矩阵A进行PCA [coeff, score, latent, tsquared, explained] = pca(A); % coeff是投影矩阵 % score是投影后的数据 % latent是特征值 % tsquared是T平方统计量 % explained是数据方差的百分比解释 % 绘制投影后的数据 scatter(score(:,1),score(:,2)); 通过上述代码，我们可以对一个随机矩阵进行PCA，并获得投影矩阵、投影后的数据、特征值、T平方统计量和解释数据方差的百分比。我们还可以通过绘制投影后的数据来观察PCA的效果。 需要注意的是，PCA是一种无监督学习方法，不能直接用于分类问题。如果要将PCA应用于分类问题中，通常需要先将数据进行PCA降维，然后再使用分类器对降维后的数据进行分类。

pcamatlab实现

PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据降维方法，它可以将高维数据转换为低维数据，同时保留原始数据中的主要信息。在实际应用中，我们通常使用matlab来实现PCA算法。实现PCA算法的步骤包括数据中心化、计算协方差矩阵、求解特征值和特征向量、选择主成分、降维和重构等步骤。在matlab中，可以使用pca函数来实现PCA算法，该函数可以直接对数据进行中心化、计算协方差矩阵、求解特征值和特征向量、选择主成分、降维和重构等操作。具体使用方法可以参考matlab官方文档或相关教程。

pca matlab故障检测

PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种常用的数据降维和特征提取方法，也可以用于故障检测。在MATLAB中，可以利用PCA来进行故障检测。 首先，我们需要收集一批正常运行状态下的数据，并进行预处理。预处理可以包括数据清洗、缺失值处理、特征选择等。然后，使用MATLAB中的pca函数对数据进行主成分分析，得到数据的主成分。主成分是原始数据线性组合后的新特征，它们具有捕获原始数据中最多信息的能力。 接下来，我们需要确定故障检测的阈值。可以通过计算正常状态下的主成分的平均值和标准差来确定阈值。当新的数据样本进来时，将其投影到主成分空间，并计算其在每个主成分上的得分。如果得分超过阈值，则视为故障样本。 在故障检测时，可以使用MATLAB的pcares函数计算数据样本和重构样本之间的误差。重构样本是将数据样本从主成分空间映射回原始特征空间得到的近似样本。如果误差超过阈值，则可以判定为故障。 此外，还可以使用MATLAB中的pcafunction函数来获得主成分的方差贡献率和累积贡献率。这些指标可以帮助我们理解主成分的重要性，并确定保留的主成分个数。 总而言之，利用MATLAB进行PCA故障检测的具体步骤包括数据预处理、计算主成分、确定阈值、计算重构误差等。通过使用PCA进行故障检测，我们能够从大量的原始数据中提取出关键特征，并快速、准确地识别出可能存在的故障。

eigenface pca matlab

Eigenface是一种基于主成分分析（PCA）的人脸识别算法，它利用了PCA的特性，通过计算样本之间的协方差矩阵，得到一组基向量，就是特征向量或者Eigenface。这些Eigenface形成了一个人脸空间，可以用来表示任何一张人脸图像。 在Matlab中，使用PCA实现Eigenface算法很简单，可以使用pca函数来计算Eigenface。首先，需要读取人脸图像并将其转换为矩阵形式，然后将每个像素点的灰度值除以255，使其范围变为0到1之间。接下来，将矩阵转换为一维向量，将每个图像的一维向量放入一个矩阵中，然后使用pca函数计算特征值和特征向量。通过选择k个特征向量，可以得到k个Eigenface。 最后，可以使用Eigenface来进行人脸识别。对于新的人脸图像，将其转换为一维向量并减去平均脸向量，再将其投影到Eigenface空间中。比较该向量与已知人脸的向量距离，来判断它是否匹配。 总得来说，Eigenface是一个用PCA实现的有效人脸识别算法，并可以在Matlab中轻松实现。

PCA matlab程序

以下是一个简单的PCA Matlab程序： % 生成数据矩阵 X = [1 2; 3 4; 5 6; 7 8]; % 计算X的均值 mu = mean(X); % 中心化数据 X_centered = X - mu; % 计算协方差矩阵 covariance = cov(X_centered); % 计算特征向量和特征值 [eigenvectors, eigenvalues] = eig(covariance); % 选择主成分 PC1 = eigenvectors(:,1); % 将数据投影到主成分上 X_projected = X_centered * PC1; % 可视化数据 scatter(X_projected, zeros(size(X_projected))); xlabel('PC1'); ylabel('');

PCA matlab的用法

PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据降维方法，可以用于降低数据的维度，并提取出主要的特征。 在Matlab中，可以使用pca函数进行PCA分析。下面是PCA在Matlab中的基本用法示例： matlab % 假设我们有一个数据矩阵X，其中每一行表示一个样本，每一列表示一个特征 X = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9]; % 使用pca函数进行PCA分析 [coeff, score, latent] = pca(X); % coeff是主成分系数矩阵，每一列表示一个主成分 % score是样本在每个主成分上的投影值 % latent是每个主成分的方差解释度 % 输出结果 disp('主成分系数矩阵：'); disp(coeff); disp('样本在每个主成分上的投影值：'); disp(score); disp('每个主成分的方差解释度：'); disp(latent); 在上述示例中，我们输入了一个3行3列的数据矩阵X，然后使用pca函数进行PCA分析。输出结果中，coeff表示主成分系数矩阵，score表示样本在每个主成分上的投影值，latent表示每个主成分的方差解释度。 你可以根据自己的数据情况，调整输入矩阵X的大小和内容，以及根据需要使用输出结果进行进一步的分析和处理。希望对你有所帮助！如果还有其他问题，请继续提问。

te过程pca matlab

### 回答1： PCA是一种常用的数据降维方法，可以减少数据中的冗余信息并提取出数据中的主要成分。在MATLAB中实现PCA可以通过以下步骤完成： 1. 读取数据：首先需要读取需要进行PCA分析的数据集。可以使用MATLAB中的load函数进行数据读取。 2. 数据归一化：归一化是在进行PCA分析前必要的预处理步骤。通过将数据中的每个特征减去其均值并除以标准差，可以将数据归一化到相同的尺度。 3. 协方差矩阵计算：通过计算归一化后的数据的协方差矩阵，可以得到数据集中每个特征之间的相关性。 4. 特征值与特征向量计算：通过对协方差矩阵进行特征值和特征向量运算，可以得到数据集的主要成分。 5. 选择主成分：通过将特征值排序并选择其中最大的k个特征值，可以确定数据集的前k个主成分。 6. 数据降维：最后，通过将数据集投影到前k个主成分上，可以实现数据降维，并得到降维后的数据集。 综上所述，通过MATLAB中的PCA函数和上述步骤，可以快速、简便地实现对数据集的PCA分析，并得到数据的主要成分。 ### 回答2： PCA（主成分分析）是一种常用的数据降维技术，可以用来发现数据中最有意义的变量。MATLAB是一个功能强大的数学计算软件，在其中也有PCA算法的实现。 使用MATLAB进行PCA分析可以分为以下几个过程： 1. 数据预处理 在PCA算法中，需要对数据进行标准化处理，使得每个变量具有相同的权重。因此，首先需要将数据进行标准化，即将每个变量减去其均值，再除以其标准差。可以使用MATLAB中的“zscore”函数来进行。 2. 计算协方差矩阵 PCA算法是基于协方差矩阵的分析，因此需要先计算数据的协方差矩阵。可以使用MATLAB中的“cov”函数来计算。 3. 计算特征值和特征向量 通过计算协方差矩阵的特征值和特征向量，可以得到数据中最有意义的成分。可以使用MATLAB中的“eig”函数来计算。 4. 选择主成分 根据特征值的大小，可以选择最有意义的主成分。一般来说，选择前K个特征值对应的特征向量作为主成分。可以使用MATLAB中的“sort”函数来进行排序，再使用“(:,1:K)”语法来选择前K个特征向量。 5. 投影数据 最后，可以使用选定的主成分来投影原始数据，得到新的低维表示。可以使用MATLAB中的“*”运算符来实现矩阵相乘。 以上是使用MATLAB进行PCA分析的基本过程。需要注意的是，在实际应用过程中，还需要考虑数据的质量、数据的可视化、主成分的解释等问题。因此，需要结合具体应用场景和要求，对PCA算法进行适当的调整和优化。 ### 回答3： PCA（主成分分析）是一种常用的数据分析和降维方法。它的目的是通过将高维数据转化为低维数据，提取数据中最重要的信息，帮助人们更好地理解和解释数据。 在MATLAB中，执行PCA通常需要经过以下步骤： 1. 准备数据：将需要进行PCA分析的数据以矩阵的形式导入MATLAB中，并进行数据预处理，如中心化等。 2. 计算协方差矩阵：使用MATLAB的cov函数，计算数据的协方差矩阵。 3. 计算特征向量和特征值：使用MATLAB的eig函数，计算协方差矩阵的特征向量和特征值。 4. 选择主成分：根据特征值的大小，选择前k个最大的特征值对应的特征向量作为主成分。 5. 求取投影矩阵：将数据投影到主成分方向上，即计算主成分对应的投影矩阵。 6. 进行降维：将原始数据通过投影矩阵进行映射，从而得到降维后的数据。 可以通过MATLAB自带的函数pca，来对数据进行PCA分析和降维操作。使用pca函数，只需输入原始数据矩阵和需要保留的主成分个数，就可以得到主成分和投影矩阵，以及降维后的数据。 在TE过程中，PCA可用于数据分析和特征提取。通过对数据进行PCA分析，可以消除数据中的冗余信息，减少数据维度，提取出最相关和最有用的特征，从而帮助人们更好地理解和分析数据。同时，PCA还可用于数据预处理，提高模型的性能和精度，促进机器学习等领域的发展。

概率pca matlab代码

概率主成分分析（Probabilistic Principal Component Analysis，PPCA）是一种潜在变量模型，它通过概率模型描述了数据的内在结构。在Matlab中，可以使用ppca函数来实现概率主成分分析。 首先，需要准备好需要进行概率主成分分析的数据集。假设数据集为X，其中每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。然后可以使用ppca函数来进行概率主成分分析。其调用方式为： MATLAB [coeff, score, latent, tsquared, explained, mu] = ppca(X, k) 其中，X为输入的数据矩阵，k为需要提取的主成分个数。函数返回值包括： - coeff：主成分系数矩阵，每一列为一个主成分 - score：主成分分数矩阵，每一行为一个样本的主成分分数 - latent：主成分的方差 - tsquared：每个样本的马氏距离的平方 - explained：每个主成分解释的方差百分比 - mu：各个特征的均值 通过ppca函数得到的coeff和score矩阵即为数据集X的主成分分析结果。可以利用这些主成分来进行降维、可视化或者特征提取等任务。 需要注意的是，在使用ppca函数时，可以通过设置参数来指定一些额外的选项，例如收敛容许度和最大迭代次数等。另外，在实际应用中，还需要对模型的适用性进行评估，例如可以使用交叉验证等方式来评估概率主成分分析模型的性能。 总之，通过Matlab中的ppca函数，可以方便地对数据集进行概率主成分分析，并且可以根据分析结果来进行后续的数据处理和分析工作。

图像 pca matlab代码

以下是使用MATLAB实现图像PCA的示例代码： matlab % 读取图像 img = imread('lena.png'); % 将图像转换为灰度图 gray_img = rgb2gray(img); % 将图像转换为矩阵 img_matrix = double(gray_img); % 计算均值 mean_img = mean(img_matrix); % 将每个像素减去均值 centered_img = img_matrix - mean_img; % 计算协方差矩阵 covariance_matrix = cov(centered_img); % 计算特征向量和特征值 [eigenvectors, eigenvalues] = eig(covariance_matrix); % 将特征向量按特征值从大到小排序 [~, order] = sort(diag(eigenvalues), 'descend'); eigenvectors = eigenvectors(:, order); % 选择前10个特征向量 selected_eigenvectors = eigenvectors(:, 1:10); % 计算新的特征空间 new_space = centered_img * selected_eigenvectors; % 重建图像 reconstructed_img = new_space * selected_eigenvectors' + mean_img; % 显示原始图像和重建图像 subplot(1, 2, 1), imshow(uint8(img_matrix)); title('Original Image'); subplot(1, 2, 2), imshow(uint8(reconstructed_img)); title('Reconstructed Image'); 请注意，此代码仅演示如何使用PCA对图像进行降维和重建，实际应用中可能需要进行更多的处理，例如对降维后的特征向量进行压缩和存储。

PCAMATLAB代码示例

PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据降维算法，能够将高维数据映射到低维空间中，同时保留数据中最重要的特征。在MATLAB中，可以使用相关函数进行PCA操作，以下是一个简单的PCA代码示例： matlab % 加载数据 load fisheriris; % 将数据矩阵中的每一列进行中心化处理 X = meas - mean(meas); % 计算协方差矩阵 C = cov(X); % 对协方差矩阵进行特征分解 [V, D] = eig(C); % 将特征向量按照对应的特征值从大到小排列 [d, idx] = sort(diag(D), 'descend'); V = V(:, idx); % 选择前两个主成分进行可视化 Y = X * V(:, 1:2); gscatter(Y(:,1), Y(:,2), species); xlabel('PC1'); ylabel('PC2'); 以上代码中，首先加载了iris数据集，然后对数据进行中心化处理，并计算协方差矩阵。接着，使用MATLAB内置函数eig()对协方差矩阵进行特征分解，得到特征值和对应的特征向量。将特征向量按照对应的特征值从大到小排列，选择前两个主成分进行可视化，可以看到不同种类的鸢尾花在主成分空间中有不同的分布。

pca变换matlab

PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据降维方法，可以将高维数据降到低维，同时保留数据的主要特征。在Matlab中，可以使用pca函数进行PCA变换。 pca函数的语法如下： coeff = pca(X) [coeff,score,latent,tsquared,explained,mu] = pca(X) 其中，X是一个m×n的矩阵，表示m个样本的n个特征值。coeff是一个n×n的矩阵，表示PCA变换后的n个主成分，每一列代表一个主成分。score是一个m×n的矩阵，表示每个样本在n个主成分上的投影值。latent是一个n×1的向量，表示每个主成分的方差。explained是一个n×1的向量，表示每个主成分的方差贡献率。mu是一个1×n的向量，表示每个特征的均值。 使用pca函数进行PCA变换的步骤如下： 1. 准备数据，将数据存储在一个m×n的矩阵X中。 2. 调用pca函数，得到主成分coeff、投影值score、方差latent、方差贡献率explained和均值mu。 3. 根据需要选择保留的主成分个数k，通常选择方差贡献率大于某个阈值的主成分。 4. 将原始数据X投影到选定的k个主成分上，得到降维后的数据Y。 下面是一个简单的示例代码，演示如何使用pca函数进行PCA变换： matlab % 生成随机数据 X = randn(100, 5); % 进行PCA变换 [coeff, score, latent, ~, explained, mu] = pca(X); % 选择保留方差贡献率大于90%的主成分 k = find(cumsum(explained) / sum(explained) >= 0.9, 1); % 投影到选定的主成分上 Y = score(:, 1:k) * coeff(:, 1:k)'; % 显示原始数据和降维后的数据 subplot(1, 2, 1); scatter3(X(:, 1), X(:, 2), X(:, 3)); title('Original Data'); subplot(1, 2, 2); scatter(Y(:, 1), Y(:, 2)); title('PCA Transformed Data');

pca的matlab

PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的降维技术，用于将高维数据转换为低维表示。在Matlab中，可以使用pca函数来进行PCA分析。 以下是一个简单的例子，展示如何在Matlab中使用pca函数： matlab % 假设我们有一个矩阵X，其中每一行代表一个样本，每一列代表一个特征 X = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9; 10, 11, 12]; % 使用pca函数进行PCA分析 [coeff, score, latent] = pca(X); % coeff是主成分的系数矩阵，每一列对应一个主成分 % score是降维后的数据矩阵，每一行对应一个样本，每一列对应一个主成分的得分 % latent是每个主成分的方差解释比例 % 输出结果 disp('主成分的系数矩阵：'); disp(coeff); disp('降维后的数据矩阵：'); disp(score); disp('每个主成分的方差解释比例：'); disp(latent); 通过这个例子，你可以根据自己的数据调整代码并使用pca函数进行PCA分析。希望能对你有所帮助！

pca降维 matlab

PCA降维是一种通过线性变换来实现的降维方法。在PCA降维过程中，我们希望降维后的数据能够尽可能地保持原有数据的性质，即数据的失真程度尽可能小。为了实现这一目标，我们需要满足两个要求：协方差归零投影和最大方差投影。 具体而言，我们首先计算原始数据的协方差矩阵。协方差矩阵度量了数据的维度之间的关系，主对角线上的元素是各个维度的方差，非主对角线上的元素是各个维度之间的相关性（协方差）。一个合理的降维过程应该满足“协方差归零投影”和“最大方差投影”的要求，即降维后的新矩阵的协方差矩阵的非主对角线元素尽可能为0，而主对角线元素尽可能大。满足这些要求的矩阵是一个对角矩阵，因此降维的实质就是要求降维后的新矩阵的协方差矩阵是对角矩阵。 在MATLAB中，我们可以使用pca函数进行PCA降维。该函数会返回降维后的数据和主成分分量。降维后的数据可以通过取主成分分量的前k列来实现，其中k是降维后的维度。 例如，假设我们有一个数据集data，我们可以使用以下代码进行PCA降维： \[coeff, score\] = pca(data); res = score(:, 1:k); 其中，coeff是主成分分量，即样本协方差矩阵的特征向量；score是主成分，即data在低维空间的投影，也就是降维后的数据，维度和data相同。如果我们想要降维到k维，只需要取score的前k列即可。 综上所述，使用MATLAB的pca函数可以实现PCA降维，通过取主成分分量的前k列可以得到降维后的数据。 #### 引用[.reference_title] - *1* [【20211208】【Matlab】使用Matlab中的pca函数实现数据降维，并将数据可视化](https://blog.csdn.net/weixin_40583722/article/details/121801717)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [【主成分分析】PCA降维算法及Matlab代码实现](https://blog.csdn.net/weixin_53198430/article/details/127678863)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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PCA Matlab代码.zip

PCA 主成分分析 matlab源代码 用于数据降维技术

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