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回歸分析主成分分析

基于多元線性回歸、偏最小二乘、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卡爾漫濾波、徑向基網(wǎng)絡(luò)、主成分分析等等的程序?？捎糜诮：皖A(yù)測(cè)。

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模擬退火算法實(shí)現(xiàn)、主成分分析實(shí)現(xiàn)及線性回歸分析等

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主成分分析算法的FPGA實(shí)現(xiàn).rar

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主成分分析的圖像壓縮與重構(gòu)

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一個(gè)利用Matlab實(shí)現(xiàn)PCA（主成分分析）

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主成分分析（PCA)算法是用于簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)的一種技術(shù),對(duì)于某些復(fù)雜數(shù)據(jù)就可應(yīng)用主成分分析法對(duì)其進(jìn)行簡(jiǎn)化。

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利用奇異值法（SVD）對(duì)載入數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析

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主成分分析是把多個(gè)指標(biāo)化為少數(shù)幾個(gè)終合指標(biāo)的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。本源代碼為matlab中源代碼

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PCA（主成分分析）算法被廣泛應(yīng)用于工程和科學(xué)研究中

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人臉識(shí)別主成分分析LDA代碼

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