本代码展示了如何利用主元分析 (PCA) 方法对田纳西-伊斯曼化工过程数据进行分析。需要注意的是,代码中不包含数据,需要用户自行获取田纳西-伊斯曼过程数据以实现结果。
基于主元分析 (PCA) 的田纳西-伊斯曼过程数据分析
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数据标准化: 将原始数据矩阵进行标准化处理,使每个特征的均值为0,方差为1。
计算协方差矩阵: 计算标准化后的数据矩阵的协方差矩阵。
特征值和特征向量: 计算协方差矩阵的特征值和对应的特征向量。
选择主成分: 根据特征值的大小对特征向量进行排序,选择前 k 个特征向量作为主成分。
数据降维: 将原始数据投影到选定的 k 个主成分上,得到降维后的数据矩阵。
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