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...
TypeNameDescription integer Return Value Get PCACoeff NumAsk questions and help your peers Developer Forums Write your own tutorials or read those from others Learning LibraryOn this page Inputs Outputs Back to top Games Fortnite Fall Guys Rocket League Unreal Tournament Infinity Blade Shadow Complex...
百度试题 题目主成分分析(Principal Component Analysis,PCA) [COEFF,SCORE,latent]=pincomp( )相关知识点: 试题来源: 解析 错误 反馈 收藏