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主成分分析（PCA）是一种统计方法，通过正交变换将一组可能相关的变量转换为一组线性不相关的变量，广泛应用于信号处理、图像识别及数据压缩等领域。掌握PCA技术有助于电子工程师在噪声抑制、特征提取等方面取得更优效果。本页面汇集了18164个精选资源，涵盖理论教程与实践案例，助力您深入理解并灵活运用这一强大工具，提升项目开发效率与质量。

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关于关联向量机应用的最新文献！ 提出了一种核主元分析(KPCA)和关联向量机(RVM)相结合的组合建模方法。KPCA-RVM采用KPCA对原始自变量进行非线性变换并提取主成分,形成特征自变量 采用RVM,对KPCA变换后的样本数据进行回归建模,并根据模型的预报能力自适应的确定参与回归的最佳特征变量...

📅 👤 ddddddos
KPCA KPCA-RVM RVM 向量机

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