利用主成分分析PCA先进行数据降维，根据累计贡献率确定最终输入几个变量，降低数据维度，提高模型的预测准

先利用PCA做主成分分析，通过累计贡献率确定最佳主成分数，然后再进行BP回归预测分析，两个算法已经都写在一起了，可以直接运行，不用分段运行。ID:2635668336340841......

KPCA-ISSA-SVM分类预测，基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化支持向量机故障诊断分类预测，MATLAB代码（含SVM、SSA-SVM、ISSA-SVM、KPCA-ISSA-SVM四个模型的对比，目标函数使用5折交叉验证确定最佳参数）。程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。预测分类模型也可......

基于PCA主成分分析的BP神经网络回归预测先对数据集进行主成分分析，自主根据贡献率选择主成分，用PCA以后数据进行BP神经网络回归预测。PCA-BP回归预测模型模型，MATLAB语言，代码注释清楚。ID:2330691020511958......

鲁棒主成分分析(RobustPrincipalComponentAnalysis,RobustPCA)是一种将时间序列矩阵分解为低秩分量和稀疏分量的技术。这种分解能够识别潜在的趋势，以及检测异常和异常值。在本中我们将研究RobustPCA的数学基础，介绍它与传统的PCA之间的区别，并提供可视化来更好地理解它在时间序......

PCA-LSTM多变量回归预测（Matlab）PCA降维结合LSTM神经网络预测算法，程序注释清楚，直接运行出结果。更换数据集简单，直接运行即可1.data是数据集2.PCALSTM是程序文件；3.环境需要在MATLAB2018及以上版本运行4.所有程序都经过验证，保证可以运行ID:3499681375062910......

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24002最近我们被客户要求撰写关于非线性降维技术的研究报告，包括一些图形和统计输出。T-distributedStochasticNeighborEmbedding(T-SNE)是一种可视化高维数据的工具。T-SNE基于随机邻域嵌入，是一种非线性降维技术，用于在二维或三维空间中可视化......

拉普拉斯图像融合，基于sobel算子的边缘检测，PCA人脸识别，SIFT图像配准，分形维数计算，数字图像水印，霍夫变换做直线检测，人脸纹理识别，伪彩色增强，图像增强，图像分割，特征提取，字符分割，各种GUI，等等各种跟图像处理有关的程序。ID:1360615396171857......

brovery图像融合IHS融合与PCA融合PCNN图像融合拉普拉斯图像融合小波变换图像融合NSCT图像融合RGB加权图像融合ID:9750614972358887......

177_模型_PowerBI进销存6大日期维度期初与期末一、背景在经销存报表设计中，经常会遇到的便是期初与期末。当然我们这里说期初与期末指的是期初库存与期末库存。这里的期一般常见的会有：年月日。本案例将演示6大日期维度，分别是：日、周、月、季度、半年度、年度。先来看一下示......

K-SVD：KNN是一种监督学习的分类算法，K-Means是一种无监督学习的聚类算法。而K-SVD是一种字典学习算法，用于学习数据的稀疏表示，可以用于压缩、编码，也可以聚类。K-SVD意在用较少的基本信号的线性组合来表达大部分或者全部的原始信号。Y=DX，其中Y是样本集，假设Y的size为N，dimension为n，D......