特征成分
当前话题为您枚举了最新的特征成分。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表，快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题，无论您是初学者还是有经验的开发者，都能找到有价值的信息。
变量筛选优化天然植物特征成分筛选
采用变量筛选技术，精准、快速地提取天然植物特征成分，提升传统筛选效率和准确性。
算法与数据结构
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2024-05-13
宁波大学教职工隐性肥胖体成分特征分析 (2009)
对宁波大学教职工的体成分测试数据进行统计分析。结果表明：
男性隐性肥胖的发生率没有显著变化趋势，而女性隐性肥胖的发生率随年龄增加呈上升趋势。
性别差异：35岁后，隐性肥胖的发生率出现显著性别差异，女性隐性肥胖发生率明显高于男性。
体成分差异：男性隐性肥胖者的有效成分减少较为明显，而女性隐性肥胖者则以脂肪含量增加为特征。
脂肪分布不均：隐性肥胖者普遍存在脂肪分布不均现象，表现为腰臀比高于标准人群。
综上所述，高校教职工的隐性肥胖率较高，且伴有有效成分减少、脂肪增加及分布不均的问题。
统计分析
0
2024-10-26
MATLAB开发-主要成分分析(PCA)在特征减少中的应用
主要成分分析（PCA）是一种常用的数据降维技术，尤其在人脸识别中，可以有效地减少所需的特征数量。通过PCA，可以提取出最重要的特征，提升识别效率和准确性。
Matlab
0
2024-11-03
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
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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
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2024-05-13
用户特征
本表格详细介绍了用户特征，是用户研究和分析的宝贵资源。
统计分析
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2024-05-15
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
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
4
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