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EEMD是针对EMD方法的不足,提出了一种噪声辅助数据分析方法。EEMD分解原理为:当附加的白噪声均匀分布在整个时频空间时,该时频空间就由滤波器组分割成的不同尺度成分组成。--EEMD is insufficient for the EMD method, we propose a noise-assisted data analysis methods. EEMD decomposition principle is: when the additional white noise unifo
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principle component analysis
using matlab
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principle component analysis is one of most powerful method for feather extraction
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kernel principle component analysis 故障检测-kernel principle component analysis fault detection
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This the code for PCA (Principle component analysis). First PCA is used for dimension reduction. And then KNN is applied for classification.-This is the code for PCA (Principle component analysis). First PCA is used for dimension reduction. And then
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利用Matlab编程实现主成分分析，
Cwstd.m——用总和标准化法标准化矩阵
Cwfac.m——计算相关系数矩阵；计算特征值和特征向量；对主成分进行排序；计算各特征值贡献率；挑选主成分（累计贡献率大于85 ），输出主成分个数；计算主成分载荷
Cwscore.m——计算各主成分得分、综合得分并排序
Cwprint.m——读入数据文件；调用以上三个函数并输出结果
-The use of principal component analysis Matlab programmi
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this about principle component analysis is used for dimension reduction -this is about principle component analysis is used for dimension reduction
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一个师兄的毕设，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，独立成分分析算法降低原始数据噪声。- A complete set of brothers, Bayesian parameter estimation principle mixed logit model, Independent component analysis algorithm reduces the raw data noise.
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包括邓氏关联度、绝对关联度、斜率关联度、改进绝对关联度,基于负熵最大的独立分量分析，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数。- Including Deng s correlation, absolute correlation, correlation of slope, improved absolute correlation, Based on negative entropy largest independent component analysis, Bayesian para
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实现了图像的加水印，去噪，加噪声等功能，IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算，独立成分分析算法降低原始数据噪声。- Realize image watermarking, de-noising, plus noise and other functions, The IMC- PID is using the internal model control principle for PID parameters is calculated, Independent compon
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虚拟力的无线传感网络覆盖，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，多元数据分析的主分量分析投影。- Virtual power wireless sensor network coverage, Bayesian parameter estimation principle mixed logit model, Principal component analysis of multivariate data analysis projection.
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IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算，gmcalab 快速广义的形态分量分析，BP神经网络用于函数拟合与模式识别。- The IMC- PID is using the internal model control principle for PID parameters is calculated, gmcalab fast generalized form component analysis, BP neural network function fitting and
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用于建立主成分分析模型，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数。- Principal component analysis model for establishing, The final weight matrix is ??the filter coefficient, Bayesian parameter estimation principle mixed logit model.
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针对EMD方法的不足,利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，用于图像处理的独立分量分析。- For lack of EMD, Bayesian parameter estimation principle mixed logit model, Independent component analysis for image processing.
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用于建立主成分分析模型，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，采用热核构造权重。- Principal component analysis model for establishing, Bayesian parameter estimation principle mixed logit model, Thermonuclear using weighting factor.
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PCA（principle component analysis）算法，可用于特征选择等，希望有帮助(principle component analysis)
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Independent component analysis and Principle component analysis PCA
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