PCA for dimension reduction in 1D data

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using principal component analysis for dimension reduction of feature vector in the SVM classification problem
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Actualizado 28 sep 2018

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PCA is used for projecting data matrix from higher dimension to lower dimension

Citar como

Selva (2024). PCA for dimension reduction in 1D data (https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/68942-pca-for-dimension-reduction-in-1d-data), MATLAB Central File Exchange. Recuperado .

Compatibilidad con la versión de MATLAB
Se creó con R2018b
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.

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