PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)是一种常用的数据降维技术,用于将高维数据映射到低维空间。在进行PCA时,可能会出现返回空的coeff值和Score的情况,可能的原因如下: 数据缩放问题:PCA对数据的尺度比较敏感,如果数据没有经过适当的缩放处理,可能会导致返回空的coeff值和Score。建议在应用PCA之前,对数据进行标...
EN我将PCA应用于一个由2340个(不包括标签)特征和2245个记录(2245X2340双矩阵)组成的数据集，以降低其...
댓글을 달려면 로그인하십시오. 채택된 답변 Adam Danz2020년 8월 25일 0 링크 번역 MATLAB Online에서 열기 From the documentation: coeff=pca(X)returns the principal component coefficients, also known as loadings, ...
matlab函数说明:[COEFF, SCORE, LATENT] = pca(X);... 分享1赞 matlab吧 c0d2j0b1l8 求大神帮忙看看为什么运行不了Third_principal(i)=standardized_pmr(i,:)*coeff(:,3);%计算第三主成分的值endFirst_principal=First_principal';Second_principal=Second_principal';Third_principal=Third_principal';coeff...