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
1.降维效果明显: PCA可以将高维数据集转换为低维表示,同时尽量保留数据集的重要信息,降低了数据的复杂度。 2.去除冗余信息: PCA通过保留对方差贡献最大的特征,可以有效地去除数据集中的冗余信息,提高了数据的紧凑性和可解释性。 3.减少计算量: 降低数据维度后,计算量和存储空间也相应减少,有助于提高算法的效率和...
根据latent计算满足某贡献度所需的样本维度,或直接定一个样本维度,然后feature*coeff(1:n,:)降维。把训练集中所有样本计算feature*coeff就是score,当然,feature*coeff(1:n,:)这个式子更大的用途是计算测试集中的样本。 重点!!! pca内建函数在算协方差的时候先减了个样本均值,所以这里feature*coeff不是score,需...
Matlab 代码实现 为了更具体地展示LLE和PCA在轴承故障诊断中的应用，我们将提供Matlab代码实现。首先是LLE降维的示例代码：figure;scatter(Y(:,1),Y(:,2)); % 绘制降维后的数据点xlabel('Dimension 1');ylabel('Dimension 2');title('LLE 降维结果');接着是PCA降维的示例代码：% 加载数据data = load('bea...
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HOG特征是96维,总共有8000个HOG特征,那么feature的维度是8000×96,我们的目标就是将其降维(假设将96维降到50维,)那么我们...
PCA MATLAB代码 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_vector,M_val]=eig(M);[N_vector,N_val]=eig(N);M_vector=fliplr(M_vector);N_vector=fliplr(N_vector);%M_vector...
PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上,这k维是全新的正交特征也被称为主成分,是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。 01实例分析 本篇将一个三维数据降维成二维的数据,并进行可视化。 02原理解析 标准化 降维 计... 前言 PCA降维也称为主成分分析法,是一种使用最广泛的数据降维算法。PCA的主要思想...
主成分分析降维代码(直接调用版)_主成分分析降维代码_降维_ 主成分分析降维代码,完整版,可以直接放进matlab运行。 上传者:weixin_42680139时间:2021-09-28 Matlab主成分分析PCA降维,PLS偏最小二乘回归预测 PCA-PLS回归预测模型(Matlab完整源码和数据) Matlab主成分分析PCA降维,PLS偏最小二乘回归预测。PCA-PLS回归预...
matlab中存档算法代码FairML 该软件包包含本文所述的用于计算公平PCA的程序的python代码。 M.Olfat和A.Aswani(2018)。 公平主成分分析的凸公式。 它还包含用于计算公平支持向量机的频谱算法的MATLAB和python实现,它们是在本文中开发的 M.Olfat和A.Aswani(2017)。 用于计算公平支持向量机的频谱算法。 可以通过以下...