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程序说明：y = pca(mixedsig)，程序中mixedsig为 n*T 阶混合数据矩阵，n为信号个数，T为采样点数。y为 m*T 阶主分量矩阵。n是维数，T是样本数。-Procedure Note: y = pca (mixedsig), the program mixedsig for the n* T-order mixed data matrix, n is the signal number, T the sampling points. y for m* T-order pri
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用pca 和 lda 实现数据的降维,加快机器的特征提取的速度。-Pca and lda of data with dimension reduction, feature extraction to speed up the speed of the machine.
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This an efficient implementation of PCA, which use smaller dimension of the data matrix to compute the eigenvectors-This is an efficient implementation of PCA, which use smaller dimension of the data matrix to compute the eigenvectors
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PCA技术的一大好处是对数据进行降维的处理。我们可以对新求出的“主元”向量的重要性进行排序，根据需要取前面最重要的部分，将后面的维数省去，可以达到降维从而简化模型或是对数据进行压缩的效果。同时最大程度的保持了原有数据的信息。-A major advantage of PCA technology is reduce the dimension of the data processing. We can calculate the new " principal component&qu
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模式识别作业-完全自编仿真程序。先用PCA对IRIS数据集进行降维，然后用最小错误法对降维的数据进行分类。压缩包中既包括matlab源代码，又有自己写的报告，还有.MAT格式的IRIS数据集用作程序调用。程序有详细注释，很容易懂。最后结果输出到txt文件中。-Pattern recognition operations- completely self simulation program. First on the IRIS data set with PCA dimension reduct
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实现lle和pca的matlab编程，主要目的是比较lle和pca这两个高维数据降维方法的性能，各有所长。-Use matlab to realise lle and pca ，the purpose is to compare lle and pca，which reduce high dimension data to low data dimension，and each has advantage！
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PCA (Principal component analysis) is used to redraw dimension of data
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pca（主成分分析）matlab实现，可以有效的提取数据的主元成分，降低数据矩阵的维数。-pca (Principal Component Analysis) Matlab implementation, can effectively extract data in the main ingredients, reduce the dimension of the data matrix.
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PCA是基于原始数据空间，通过构造一组新的潜隐变量来降低原始数据空间的维数。-PCA is based on the original data space, by constructing a new set of latent variables to reduce the dimension of the original data space.
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in this program I have deduced dimension of iris data with PCA
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这是关于PCA主成分分析降维，文件夹里有.mat格式的数据文件，里面数据可供测试PCA降维使用。-This is about PCA principal component analysis dimension reduction, folder. Mat data file format, data available for test use PCA dimensionality reduction.
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实现高维数据向低维数据的转变，降低维数希望群主采纳！-To realize the change of high dimensional data to low dimensional data, reduce the dimension of hope group of main adopted!
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可以很好的实现流形学习算法中的线性降维算法PCA数据降维。-Can well realize the manifold learning algorithm of linear dimension reduction algorithm of PCA data dimension reduction.
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主成分分析，对多特征数据进行主成分分析，降低样本的维度，实现分类前的预处理。-Principal component analysis, principal component analysis was carried out on the characteristic data, reduce the dimension of sample pretreatment before implement classification.
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主成分分析（PCA）的MATLAB源程序，数据降维处理-Principal component analysis (PCA) of MATLAB source, data dimension reduction process.
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主成分分析(principal component analysis,PCA)是一种将高维数据投影到低维
数据的线性变换方法，这一方法的目的是寻找在最小均方意义下最能代表原始数据特征
的投影方向，用这些方向矢量表示数据。-Principal component analysis (PCA) is a kind of high dimensional data to the low dimension.The objective of this method is to find the
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利用pca进行数据降维，代码简单，比较容易理解-Using pca to data dimension reduction, the code is simple, easy to understand
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再用主成分分析方法进行信号噪声去除。文件中包含三个子函数：1.Normalize_InputData，规则化输入数据；2.PCA_Reduce_Dimension，实现数据降维处理；3.PCA_Filter_Noise，实现噪声去除(the principal component analysis method for signal noise removal. The file contains three sub-functions: 1.Normalize_InputData, regul
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这是吴恩达在course公开课上讲的数据降维的作业的代码，主要是应用PCA对数据降维(This is Wu Enda in the course open class lectures on data dimension reduction operations code, mainly using PCA for data dimensionality reduction)
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pca、svd、mds
数据降维，用来对数据进行预处理
新人学习，叨扰(pca data dimension reduction)
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