PCA (Principial Component Analysis)

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Principal Component Analysis Implementation of LindsaySmithPCA.pdf
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Actualizado 18 mar 2010

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- Subtracting the mean of the data from the original dataset
- Finding the covariance matrix of the dataset
- Finding the eigenvector(s) associated with the greatest eigenvalue(s)
- Projecting the original dataset on the eigenvector(s)
- Use only a certain number of the eigenvector(s)
- Do back-project to the original basis vectors

Implementation of
http://www.cs.otago.ac.nz/cosc453/student_tutorials/principal_components.pdf

"A tutorial on Principial Component Analysis"

Citar como

Andreas (2024). PCA (Principial Component Analysis) (https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/26793-pca-principial-component-analysis), MATLAB Central File Exchange. Recuperado .

Compatibilidad con la versión de MATLAB
Se creó con R2007b
Compatible con cualquier versión
Compatibilidad con las plataformas
Windows macOS Linux
Categorías
Más información sobre Dimensionality Reduction and Feature Extraction en Help Center y MATLAB Answers.
Agradecimientos

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