结合消费者偏好度量法和数据统计分析法,优化了传统主成分回归分析法的自变量筛选方法,建立起手机外观评估预测模型和评测属性权重分值图,为改良现有产品和评估新产品方案提供了科学依据。经实例验证,专家和手机使用者对该方法的评分结果基本一致,表明该方法在产品外观评估中具有显著效益,可以节省成本、提高效率。该方法为设计人员提供了一种创新的、便于操作的产品外观评估方法。
基于创新的主成分回归分析法在产品外观评估中的应用(2011年)
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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;
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