在MATLAB中实现PCA(主成分分析)通常包括以下几个步骤:数据准备、计算协方差矩阵、求解主成分、转换数据以及可视化。以下是详细的步骤和相应的MATLAB代码示例: 1. 准备数据 首先,你需要准备一组数据。这里我们以一个简单的二维数据集为例。 matlab % 生成示例数据 data = [2.5, 2.4; 0.5, 0.7; 2.2, 2.9; 1.9,...
而主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)的方法,可以将具有多个观测变量的高维数据集降维,使人们可以从事物之间错综复杂的关系中找出一些主要的方面,从而能更加有效地利用大量统计数据进行定量分析,并可以更好地进行可视化、回归等后续处理。 3PCA的几何意义 即 式中W \boldsymbol WW为旋转变换矩阵,有如下性质:...
PCA算法(Principal Components Analysis),又称主成分分析技术,旨在利用降维的思想,把多指标转化为少数几个综合指标。 工作原理: PCA 的目标是寻找 r ( r<n )个新变量,使它们反映事物的主要特征,压缩原有数据矩阵的规模,将特征向量的维数降低,挑选出最少的维数来概括最重要特征。每个新变量是原有变量的线性组合,...
1function [newX,T,meanValue] =pca_row(X,CRate)2%每行是一个样本3%newX 降维后的新矩阵4%T 变换矩阵5%meanValue X每列均值构成的矩阵,用于将降维后的矩阵newX恢复成X6%CRate 贡献率7%计算中心化样本矩阵8meanValue=ones(size(X,1),1)*mean(X);9X=X-meanValue;%每个维度减去该维度的均值10C=X'*X...
PCA算法Matlab实现: 1function [newX,T,meanValue] =pca_row(X,CRate)2%每行是一个样本3%newX 降维后的新矩阵4%T 变换矩阵5%meanValue X每列均值构成的矩阵,用于将降维后的矩阵newX恢复成X6%CRate 贡献率7%计算中心化样本矩阵8meanValue=ones(size(X,1),1)*mean(X);9X=X-meanValue;%每个维度减去该维...
1.Matlab实现PCA-SVM主成分分析结合支持向量机多特征分类预测,excel数据集,main是程序文件; 2.环境需要在MATLAB2018及以上版本运行; 3.多特征数据经过PCA主成分降维后输入支持向量机中,实现多输入分类预测,可以实现二分类及多分类预测。 注:数据和文件放在一个文件夹 程序设计 完整源码和数据获取方式私信回复PCA-SVM...
matlab和python实现PCA降维算法 概述 降维是机器学习中十分重要的一种思想。在机器学习中,我们会经常处理一些高维数据,而高维数据情形下,会出现距离计算困难,数据样本稀疏等问题。这类问题是所有机器学习方法共同面临的问题,我们也称之为“维度灾难”。在高维特征中,也容易出现特征之间存在线性相关,也就是说有的特征是...
1.Matlab实现PCA-GCN主成分降维结合图卷积神经网络的数据多特征分类预测 Matlab2023 2.多输入单输出的分类预测,邻接矩阵为不同特征之间的相关系数,不同特征被视作节点,以此输入进GCN中! 图卷积神经网络(Graph Convolutional Networks,GCN)是一种用于处理图结构数据的深度学习模型。它扩展了传统卷积神经网络(CNN)在图数...