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        第一章 主成份分析
        1. 第一章 主成份分析. 陳順宇 教授. 成功大學統計系. 2. 主成份分析(Principal Component Analysis, PCA). 主要目的是訂定 ...
        2024-05-12
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        主成分分析| 線代啟示錄
        2013年4月15日 ... 處於資訊爆炸的時代，我們不免要面對變數很多且樣本數很大的資料。 ... 主成分分析 的主要構想是對共變異數矩陣(covariance matrix) 進行特徵 ...
        2024-05-11
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    主成分分析 | 線代啟示錄
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    日期：2024-05-14
    (3) 定義 階主成分係數矩陣 ，其中 ，因此 。 上式等號兩邊右乘 ，可得 。換一個說法，數據點 的主成分分解式為 。 主成分係數 是離差 參考標準正交基底 的座標向量。 最後還有一些與實際應用面相關的細節需要釐清。...
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    主成分分析法原理簡介
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    日期：2024-05-09
    百分比便可決定保留幾個主成分；如果多留一個主成分，累積方差增加無幾，便 不再多留。 7.主成分分析的主要作用 概括起來說，主成分分析主要由以下幾個方面的作用。 1．主成分分析能降低所研究的數據空間的維數。...
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    pca(ICA) PCA（主成分分析法）和I 獨立 的MATLAB源程序，他們是目前圖像處理比較 Special Effects ...- www.pudn.com
    瀏覽：659
    日期：2024-05-12
    詳細說明：PCA（主成分分析法）和ICA（獨立成分分析法）的MATLAB源程序，他們是目前圖像處理比較經典的特征提取方法-PCA (Principal Component Analysis) and ICA (independent component analysis) of the MATLAB source code, they are comparing the ......
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    主成分分析- 维基百科，自由的百科全书
    瀏覽：1245
    日期：2024-05-12
    主成分分析實例：一個平均值為(1, 3)、標準差在(0.878, 0.478)方向上為3、在其正交 方向為1的高斯分布。這裡以黑色顯示的兩個向量是這個分布的共變異數矩陣的特征  ......
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    多線性主成分分析- 维基百科，自由的百科全书
    瀏覽：311
    日期：2024-05-12
    多線性主成分分析(Multilinear Principal Component Analysis，MPCA)方法，可將高 維度空間映射到低維空間中去，降維的過程就是捨棄不重要的特徵向量縮減維度， ......
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    第六章主成分分析(Principal Component Analysis)：
    瀏覽：315
    日期：2024-05-10
    1. 資料整理來源：呂金河譯，多變量分析. 陳順宇著，多變量分析. 第六章主成分分析( Principal Component Analysis)：. 我們常需要對一組變數訂出一個總指標(或 ......
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    主成分分析法- MBA智库百科
    瀏覽：1464
    日期：2024-05-09
    主成分分析也稱主分量分析，旨在利用降維的思想，把多指標轉化為少數幾個綜合 指標。 在統計學中，主成分分析（principal components analysis,PCA）是一種簡化 ......
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    主成分分析講義
    瀏覽：526
    日期：2024-05-13
    主成分分析(principle components analysis)透過座標系統的直交轉軸，由互依. 變數 的線性組合，形成新的變數。 ➢ 新的變數之間彼此不相關。 ➢ 新的變數的總變異數 ......
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