Advertisement

通过经典PCA算法来检验其对离群点的敏感程度。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
通过运用经典的PCA算法,我们对离群点的影响进行了验证。具体而言,我们分别对一组不包含离群点的原始数据点以及一组包含离群点的样本数据集进行了分析,结果表明该方法表现出良好的效果。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 利用PCA异常值非稳健性
    优质
    本研究旨在通过应用经典主成分分析(PCA)方法来评估该算法在处理包含异常值数据集时的表现不佳情况,揭示其固有的局限性和脆弱性。 使用经典PCA算法验证其对离群点的不鲁棒性。通过分别对一批不含离群点的数据点和另一批含有离群点的数据点进行PCA分析,效果显著。
  • 影像变化(IR-MAD、MAD、CVA、PCA
    优质
    本文章介绍了遥感影像变化检测领域中的四种经典算法,包括IR-MAD、MAD、CVA和PCA。通过对比分析这些方法的特点与适用场景,为研究者提供参考依据。 Matlab代码:遥感影像变化检测的经典算法(IR-MAD、MAD、CVA、PCA),可以直接运行。如果有问题可以交流。感谢下载。
  • 影像变化(IR-MAD、MAD、CVA、PCA
    优质
    简介:本文介绍了遥感领域中四种经典的变化检测算法——IR-MAD、MAD、CVA和PCA。这些方法通过比较不同时间点的影像数据,有效识别地表变化情况,广泛应用于环境监测与城市规划等领域。 Matlab代码:遥感影像变化检测的经典算法(IR-MAD、MAD、CVA、PCA),可直接运行。有问题的可以交流,感谢下载。
  • 23825770 Change Detection Code 遥影像变化(IR-MAD、MAD、CVA、PCA).zip
    优质
    本资源包含遥感影像变化检测中常用的四种经典算法(IR-MAD、MAD、CVA、PCA),适用于科研与教学使用,助力于图像处理和地理信息系统研究。 SAR图像变化检测常用的算法包括PCA算法、MAD算法以及IMAD算法。这些方法通常会使用内涵数据集进行处理,并且会对它们的性能指标(如均值、方差、Kappa指数、检错率和漏检率等)进行分析。所有提到的方法都已经过亲测可用。
  • 关于代价分类
    优质
    本研究对多种代价敏感分类算法进行了全面的实验对比分析,旨在探索在不同成本条件下的最优解决方案。通过详实的数据和案例验证了各算法的实际应用效果与局限性。 几种基于C4.5算法的代价敏感分类扩展算法的实验比较
  • SVDMatlab代码-PCA实例详解PCA降维方
    优质
    本资源提供基于MATLAB的SVD算法代码,用于执行主成分分析(PCA)以实现数据降维。通过具体案例详细解释了PCA的工作原理和应用步骤。 主成分分析(PCA)是一种非常有用的统计与机器学习算法,在降维、数据压缩、离群值检测以及图像处理等领域有着广泛的应用。我常常使用它来进行可视化任务,并且一直以来都将PCA视为一种黑盒工具,对它的原理了解不多。因此,为了更深入地理解其工作方式,我决定创建一个自定义实现的存储库。 请注意,这个项目并不旨在详尽解释主成分分析的所有细节;仅提供一些Python代码以帮助更好地理解计算过程。“主成分分析教程”是一个非常有价值的资源,可以帮助你深入了解PCA的相关知识。 简而言之,PCA通过对输入数据协方差矩阵进行特征分解来实现降维目的。这种方法假设变量之间存在线性关系,并且在处理过程中去除这些相关性。有几种方法可以计算PCA: 1. 通过对角化协方差矩阵:当特征数量少于样本数时非常有用,同时也更容易解释。 2. 利用标准化的积矩阵(即相关系数矩阵): 当特征的数量多于记录数目时尤其适用。 3. 奇异值分解(SVD)方法:这是实际应用中最常用的方法之一。
  • MATLAB中
    优质
    本文章介绍了如何使用MATLAB进行数据中的离群点检测。通过实例讲解了常用的方法和算法,并提供了实用代码示例。适合数据分析人员和技术爱好者学习参考。 使用MATLAB编程实现对数据离群点的检测,并且已经有了数据源。
  • 间距简易
    优质
    本文介绍了一种基于经纬度数据简便计算地球上任意两点之间距离的方法和公式,适用于编程与地理信息系统。 经纬度计算两点距离的简单算法,在VC、VB和Excel中有不同版本实现方式。
  • Java中计间距
    优质
    本文介绍了在Java编程语言中计算两个地理坐标(经纬度)之间直线距离的方法和实现算法,适用于地图应用开发。 Java计算两个经纬度点之间距离(以米为单位)的算法及纯Java代码示例,在实际项目中已使用过。
  • PCA简介及优缺分析
    优质
    PCA(主成分分析)是一种常用的降维技术,在数据预处理中扮演重要角色。它通过线性变换将原始高维特征转换为低维特征向量,并保留尽可能多的数据信息,从而简化数据分析和模型训练过程。然而,PCA也存在一些缺点,如丢失部分信息、依赖于输入数据的缩放以及难以直观解释新特征等问题。 PCA算法的优点与缺点: - **线性假设**:PCA的模型基于线性关系进行主元分析,这意味着它只能处理具有线性相关性的数据集。对于非线性关系的数据,需要使用如Kernel-PCA等方法来扩展原有技术。 - **中值和方差统计**:PCA依赖于均值和方差来进行概率分布描述,并且这一假设仅适用于指数型的概率分布(例如高斯分布)。如果实际数据的分布不符合这些模型,则PCA的效果会大打折扣,甚至完全失效。此外,在非符合上述条件的数据集中,使用协方差矩阵可能无法准确地捕捉到噪音和冗余信息,从而导致降维后的结果不理想。