主成分性质

数据标签主成分分析实验PCA主成分提取

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。

数据挖掘 0 2024-10-17

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 5 2024-05-13

主成分/因子分析节点

主成分/因子分析节点对话框中模型页签用于设置主成分/因子分析模型的参数。

数据挖掘 5 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 3 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 5 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 2 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 0 2024-08-22

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 2 2024-07-18

MATLAB实现主成分回归数学建模算法

主成分回归（PCR）是利用主成分分析（PCA）降维技术结合线性回归建模的方法。PCR通过PCA提取的主成分来减少变量维度，并在此基础上进行回归建模。具体步骤包括：1. 数据标准化，确保各变量在PCA中具有相同重要性；2. PCA，得到主成分集合，捕捉大部分原始变量方差；3. 选择保留的主成分数量，通常根据解释的累积方差百分比确定；4. 使用选定的主成分进行线性回归建模，构建在主成分空间中的模型。

数据挖掘 2 2024-07-18