回归分析与主成分分析是数据科学中的两大基石技术,广泛应用于信号处理、模式识别及系统建模等领域。回归分析通过建立变量间的关系模型来预测未知数据,而主成分分析则用于降维处理,帮助工程师从复杂的数据集中提取关键信息。掌握这两种方法不仅能够提升数据分析能力,还能有效解决实际工程问题。访问我们的资源库,获取18445个精选案例与教程,助力您的专业成长。
主成分分析算法(PCA),这是一个外国人编写的,很具有参考价值...
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👤 dapangxie
matlab《主成分分析》的源代码,是化学计量学的模式识别的主要程序。...
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👤 gyq
主成分分析并用散点图分析前三个主成分M代码,请指教。...
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👤 417313137
从物理意义的角度很好的解释了主成分分析法,是一篇很好的主成分分析入门文献。...
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👤 fnhhs
用Matlab实现的简单的二维主成分分析算法,最后以点阵图输出结果...
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👤 标点符号