基于主元分析 (PCA) 的田纳西-伊斯曼过程数据分析

包含田纳西-伊斯曼化工过程的数据集。

化工过程中田纳西过程的MATLAB代码，非常适合学习和仿真实验的实践练习。

无需额外配置，直接复制提供的Matlab代码即可运行主元分析，该代码适用于Matlab R2018a版本。

使用matlab进行心线数据分析的过程中，提供了巴伊兰大学MEG数据的代码清理方法。

本指南全面讲解了主成分分析技术，提供深入解析和实用案例，适合初学者深入理解PCA原理和应用。

掌握贝叶斯数据分析，是深入学习数据挖掘、机器学习以及概率分析的基石。

我们目前有一个数据文件‘Country-data.xlsx’，包含10列数据。第1列是国家名称，其余九列X1~X9是数字类型的数据标签。我们需要进行主成分分析，确保累计贡献率达到90%，并输出它们的特征向量和贡献率属性。

主成分法的代码写得挺简洁的，尤其适合想快速上手 PCA 的你。思路也清晰：先规范化，再搞协方差矩阵，就求特征值和特征向量。核心主成分一眼就能挑出来，投影重构那块也挺好理解的。 PCA 的核心就是把高维数据“压扁”，但又不丢太多信息，挺适合图像压缩、特征提取这些场景。线性方法虽老但好用，配合 MATLAB 的pca函数，用起来效率也不低。 比如下面这段代码： %创建一个数据矩阵 X = [1 2 3 4 5;1 3 2 5 4]; X = X'; [coeff, ~, latent] = pca(X); [i] = max(latent); P = coeff(:,i); Y = P'*X; 用

社交网络环境的大数据化趋势，使微博博主的信息被收集整合，为其特征与行为分析提供了基础。