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PCA(主成分分析)算法被廣泛應(yīng)用于工程和科學研究中

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PCA(主成分分析)算法被廣泛應(yīng)用于工程和科學研究中,本報告主要從PCA的基本結(jié)構(gòu)和基本原理對其進行研究,常規(guī)的PCA算法主要采用線性算法,通過研究論證發(fā)現(xiàn)線性的PCA算法存在著許多不足,比如線性PCA算法不能從線性組合中把獨立信號成分分離出來,主分量只由數(shù)據(jù)的二階統(tǒng)計量—自相關(guān)陣確定,這種二階統(tǒng)計量只能描述平穩(wěn)的高斯分布等,因此必須對其進行改進,經(jīng)改進后的PCA算法有非線性PCA算法、魯棒算法等。我們通過PCA算法在直線(平面)中擬和的例子說明了PCA在工程中的應(yīng)用。本例子采用的是成分分析中的次成分(方差最小的成分),通過對結(jié)果的分析,我們可以看出,利用PCA算法可以得到較好的擬和結(jié)果。

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