主成分分析PCA降维可视化(PCA降维算法)-MATLAB代码实现一、PCA简介主成分分析(PCA)是一种常用的数据降维技术,通过找到数据中方差最大的方向来实现数据的降维,同时保留数据的主要信息。PCA将原始数据转换为一…
invX= pca.inverse_transform(X)#将降维后的数据转换成原始数据print(newX)print(invX)print(pca.explained_variance_ratio_) 结果: 对比结果: sklearn中的PCA是通过svd_flip函数实现的,sklearn对奇异值分解结果进行了一个处理,因为ui*σi*vi=(-ui)*σi*(-vi),也就是u和v同时取反得到的结果是一样的,...
PCA MATLAB代码 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 clear all,clc; A=[[-1,1];[-2,-1];[-3,-2];[1,1];[2,1];[3,2]]; A_mean=A-mean(A); A_div=A_mean; M=A_div'*A_div; N=A_div*A_div'; [M_vec...
完整代码见最后 % [V,S,E]=princa(X) %[loading,score,letent]=pca(X) V-loading S-score letent-E function [V,S,E,cumE,number]=princa(X,pe) [m,n]=size(X); %计算矩阵的行m和列n %---第一步:标准化矩阵---% mv=mean(X); %计算各变量的均值 st=std(X); %计算各变量的标准差...
在MATLAB中实现PCA(主成分分析)的代码通常包含以下几个步骤:准备数据、数据预处理、计算协方差矩阵、计算特征值和特征向量、选择主成分。以下是详细的步骤和相应的代码片段: 1. 准备数据 首先,需要准备一组用于PCA分析的数据集。这里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,...
CEEMDmatlab程序 pcamatlab代码,PCA(主成分分析)算法,主要用于数据降维,保留了数据集中对方差贡献最大的若干个特征来达到简化数据集的目的。实现数据降维的步骤:1、将原始数据中的每一个样本用向量表示,把所有样本组合起来构成一个矩阵,通常需对样本矩阵进行处理,
PCA-BP算法的基本思想是将主成分分析(PCA)和BP神经网络相结合,通过主成分分析对原始数据进行降维处理,然后利用BP神经网络进行回归预测。下面将详细介绍该算法的步骤。 步骤一:数据采集和预处理 首先,需要采集加热炉的相关数据,包括炉温和一些影响炉温的因素,如燃气流量、进气温度等。然后,对采集到的数据进行预处理,...
pca_demo.m clc clear close all n=50; z=peaks(n); x=1:n;y=1:n; [x,y]=meshgrid(x,y); P=[x(:),y(:),z(:)]; %读入屋顶点云 % P=load('building_Example2.txt'); % P=P(:,1:1:3); %读入Building1.txt % P=load('point_w.txt'); ...
在Matlab中,使用PCA进行数据变换和融合是一种常见的操作,可以帮助我们简化数据并提取其中的有效信息。本文将介绍在Matlab中使用PCA进行数据变换和融合的相关代码实现。 二、 PCA数据变换 在Matlab中,使用PCA进行数据变换的操作主要依托于“prip”函数。该函数可以计算原始数据的主成分,并进行相关的数据变换。以下是使用...