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用MATLAB实现降维和特征选择(上)

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发表于 2019-8-15 09:30 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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目录1 v# ^6 |- t% K" a+ f+ U2 j

, I* o' `' W3 |+ r2 G概念理解- S( t+ t- c* K$ n  }$ a

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4 @0 O, U: b$ B; m
# D. `% M+ {4 m: }" |降维的方法9 s; J! f9 Y/ X+ A5 K1 L
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主成分分析(Principle Component Analysis, PCA)方法
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$ T4 _8 {2 ]' l. W. E9 ?偏最小二乘法(Partial Least Squares, PLS)& A8 C. w& w  {! [$ z% ?- u/ H6 T

- s- p: Y3 ^: K  dMATLAB实现" o" }9 l' ]& |! d  n
4 \$ d! R) Z! i; j& t: |- X
重点函数解读:( S$ {8 S! S2 N8 t7 F
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【例】光谱数据主成分回归分析(PCR)
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【例】偏最小二乘法(PLS)
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启发式搜索
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正文

4 S- j7 n- B, e. z+ {) H  A概念理解
1 G* O& i3 S& k& p1 t& X$ F" d) P  d; N
降维:
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