主元分析
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Matlab主元分析实例
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。
Matlab
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2024-05-28
数值分析中的列主元消元法及其在Matlab中的应用
数值分析中，列主元消元法是解线性方程组的重要方法之一，特别是在大型稀疏矩阵的情况下表现突出。Matlab作为强大的数值计算工具，提供了便捷的实现方式，使得这一方法在工程和科学计算中得到广泛应用。
Matlab
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2024-07-29
基于主元分析 (PCA) 的田纳西-伊斯曼过程数据分析
本代码展示了如何利用主元分析 (PCA) 方法对田纳西-伊斯曼化工过程数据进行分析。需要注意的是，代码中不包含数据，需要用户自行获取田纳西-伊斯曼过程数据以实现结果。
算法与数据结构
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2024-05-21
MATLAB实现部分选主元的LU分解
随着技术的进步，MATLAB在实现LU分解时采用了部分选主元的方法，这种方法类似于高斯消元法，能够有效提高分解的稳定性和计算效率。
Matlab
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2024-07-14
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
基于主元分析的点云位姿估计与初步拼接Matlab实现
利用主元分析（PCA）对两组点云数据进行粗略配准，为后续ICP算法提供预处理。本方法探索了PCA主元向量的定向应用，附带提供了多角度下的bunny模型数据（ply文件格式）。
Matlab
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2024-07-31
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/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
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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
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2024-05-13