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，常規的pCA算法主要采用線性算法，通過研究論證發現線性的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計量—自相關陣確定，這種二階統計量只能描述平穩的高斯分布等，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
上傳用戶：sevenbestfei
