主成分分析PCA降维可视化(PCA降维算法)-MATLAB代码实现 神经网络深度学习 神经网络-机器学习-深度学习-优化算法 8 人赞同了该文章 目录 收起 一、PCA简介 二、PCA在特征因素降维中的应用 三、 PCA特征降维流程 四、 关键代码 五、 MATLAB仿真结果 主成分分析PCA降维可视化(PCA降维算法)-MATLAB代码实
对于不熟悉MATLAB编程,或者希望更简洁的方法实现PCA降维,并同时绘制出相关图片的同学,则可以考虑使用本专栏封装的函数,它可以实现: 1.输入数据的行列方向纠正。是的,MATLAB的pca函数对特征矩阵的输入方向是有要求的,如果搞不清,程序可以帮你自动纠正。 options.autoDir = 'on'; %是否进行自动纠错,'on'为是,否则...
PCA:principal component analysis,主成分分析, 是一种广泛用于数据压缩的算法(常用的降维技术)。PCA的思想是将n维特征映射到k维,这k维特征是全新的正交特征。这k维特征称为主元,是重新构造出来的特征。在PCA中,数据从原来的坐标系转换到新的坐标系下,新的坐标系的选择与数据本身决定。其中,第一个新坐标轴选择的...
d=loadDataSet("testSet.txt") f=pca(d) printf 上面是python的代码实现,经过上面的推导说明大概大家都能看得懂。 实验效果图如下: 实验结果如下: 2、matlab代码实现 E=load('H:\operate\PCA\testSet.txt'); covE=cov(E');%EΪÔʼ¾ØÕ󣬶ÔE½øÐÐÖ÷...
PCA则是一种线性降维方法。它通过找到数据集中方差最大的方向，并将数据投影到这些方向上，从而实现对数据的降维。PCA预处理原始数据，计算协方差矩阵，并进行特征值分解，最终选择前k个最大特征值对应的特征向量作为主成分，实现数据的降维。接下来，我们将概述轴承故障诊断的实现步骤：1 数据采集与预处理 首先，我们...
我在网上看了很多pca降维的例子,都大同小异,原理差不多,都是活的原来矩阵的协方差矩阵,然后计算协方差矩阵的特征值和特征向量,最后通过特征向量的根据特征值由大到小的排序进行KL变换神马的获得一个转换矩阵。 1. matlab自带的实现方式 PCA在matlab中的实现举例 ...
下面开始介绍用MATLAB自带工具包函数pca(对应老版本函数princomp,在maltab里help princomp会提示你用pca代替他)进行降维的方法. 直接上代码分析: [pc,score,latent,tsquare] = pca(feature);%我们这里需要他的pc和latent值做分析 1. feature是被降维的特征,每一行是一个特征,列数代表总的特征个数,比如一个图片的...
完整源码和数据获取方式:私信回复MATLAB实现PCA-BP主成分降维结合BP神经网络多输入单输出回归预测。 %% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行 %% 导入数据 res = xlsread('data.xlsx'); ...
matlab 实现主成分分析(PCA) 基于matlab实现PCA降维算法,可用于多维数据的损失最小化压缩,内附全代码 上传者:paomiandawang时间:2019-06-04 Matlab主成分分析PCA降维结合BP神经网络回归预测,PCA-BP回归预测模型(Matlab完整程序和数据) 多元回归预测 | Matlab主成分分析PCA降维,BP神经网络回归预测。PCA-BP回归预测模型 ...