針對圖像占用空間大，特征表示時維數較高等的缺點，系統(tǒng)介紹了主成分分析（PCA）的基本原理。提出了利用PCA進行圖像數據壓縮與重建的基本模型。實驗結果表明，利用PCA能有效的減少數據的維數，進行特征提取，實現圖像壓縮，同時并根據實際需要重建圖像。
標簽： 主成分分析 圖像壓縮
上傳時間： 2013-10-29
上傳用戶：JGR2013
一個利用Matlab實現PCA（主成分分析），k_means圖像分割很好的例子。
標簽： Matlab PCA 主成分分析
上傳時間： 2014-07-27
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主成分分析（PCA)算法是用于簡化數據的一種技術,對于某些復雜數據就可應用主成分分析法對其進行簡化。
標簽： PCA 主成分分析 數據 算法
上傳時間： 2013-12-21
上傳用戶：xcy122677
利用奇異值法（SVD）對載入數據進行主成分分析，源代碼
標簽： SVD 數據 主成分分析
上傳時間： 2013-12-09
上傳用戶：yuzsu
主成分分析是把多個指標化為少數幾個終合指標的一種統(tǒng)計分析方法。本源代碼為matlab中源代碼，并添加了相應的分析注解
標簽： matlab 指標 源代碼 主成分分析
上傳時間： 2015-06-23
上傳用戶：561596
PCA（主成分分析）算法被廣泛應用于工程和科學研究中，本報告主要從PCA的基本結構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，主分量只由數據的二階統(tǒng)計量—自相關陣確定，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果。
標簽： PCA 主成分分析 算法 應用于
上傳時間： 2015-07-04
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人臉識別主成分分析LDA代碼，MATLAB寫的。
標簽： LDA 人臉識別 主成分分析 代碼
上傳時間： 2014-12-22
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此程序為用于主成分分析的matlab程序，可以輸出貢獻率及畫出二維散點圖
標簽： matlab 程序 主成分分析
上傳時間： 2013-12-26
上傳用戶：hebmuljb
主成分分析法計算過程matlab實現軟件，希望對大家有所幫助
標簽： matlab 主成分分析 計算 過程
上傳時間： 2015-08-05
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VC 6.0下的主成分分析代碼，包括關系矩陣，協方差矩陣，以及因子分析的功能
標簽： 6.0 VC 主成分分析 代碼
上傳時間： 2015-09-03
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