核熵成分分析
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基于核熵成分分析的电力用户核心大数据匿名化新方法研究
针对传统方法在电力用户核心大数据匿名化中存在的用户识别精准度低和匿名效率差的问题，本研究基于核熵成分分析提出了一种新的匿名化方法。研究确定了企业数据与9558信息处理数据作为主要的信息来源方向，并优化了高性能计算、数据挖掘和数据可视化技术，以实现电力用户核心大数据的有效匿名化。对比实验结果显示，新方法能够在短时间内精准识别用户信息并有效进行匿名化处理。
数据挖掘
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2024-08-03
主成分分析
该压缩文件包含了有关主成分分析的信息和资源。
Hadoop
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2024-05-13
独立成分分析综述
该文档概述了独立成分分析 (ICA) 的基础知识，为初学者提供实用指导。
算法与数据结构
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2024-04-30
PCA主成分分析指南
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。
数据挖掘
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2024-05-01
Python机器学习：主成分分析
《Python机器学习》中第五章深入探讨了主成分分析 (PCA) 的概念和应用。PCA是一种用于提取主要特性的降维技术，在机器学习中广泛应用于数据可视化、特征选择和降噪等任务。
算法与数据结构
4
2024-05-13
主成分分析的几何诠释
主成分分析是一种通过降维将高维数据投影到低维空间的技术，其中主成分是低维空间中方差最大的方向。它广泛应用于数据可视化、降噪和特征提取等领域。
算法与数据结构
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2024-05-13
主成分分析：降维利器
想象一个高斯分布，它的平均值位于 (1, 3)，在 (0.878, 0.478) 方向上的标准差为 3，而在正交方向上的标准差为 1。黑色向量表示该分布协方差矩阵的特征向量，其长度与对应特征值的平方根成比例，并移动到以原始分布平均值为原点。
主成分分析 (PCA) 是一种强大的降维技术，广泛应用于多元统计分析。它通过识别并保留对数据方差贡献最大的主成分，在降低数据维度的同时最大程度地保留数据信息。
统计分析
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2024-05-21
matlab主成分分析的开发
matlab主成分分析的开发。主成分分析在数据分析中起着重要作用。
Matlab
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2024-08-22
独立成分分析和时间独立成分分析的源代码-estimate.m
独立成分分析和时间独立成分分析的源代码-estimate.m非常实用！
Matlab
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2024-07-25
主成分分析简介与方法详解
主成分分析（PCA）是一种常见的无监督学习方法，通过正交变换将高维度数据转换为少数几个线性无关的低维度特征。它在数据科学和机器学习中被广泛应用，发现数据中的基本结构和变量间的关系。介绍了总体主成分分析和样本主成分分析两种方法，以及其核心算法：相关矩阵的特征值分解和矩阵奇异值分解（SVD）。此外，还介绍了Python库中的sklearn.decomposition.PCA模块，用于实现主成分分析及其在数据预处理中的应用。
统计分析
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2024-07-18