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RobustPCA-master_RobustPCA_rpca_数据降维.zip

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简介：
本资源包提供了一种鲁棒主成分分析（Robust PCA）的方法实现代码及文档，适用于数据降维和异常值检测。通过将数据分解为低秩和稀疏两部分，有效处理大规模数据集中的噪声与异常点问题。 RPCA的代码用于数据降维，非原创作品，引用自他人成果。

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  • RobustPCA-master_RobustPCA_rpca_数据降维.zip
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    本资源包提供了一种鲁棒主成分分析（Robust PCA）的方法实现代码及文档，适用于数据降维和异常值检测。通过将数据分解为低秩和稀疏两部分，有效处理大规模数据集中的噪声与异常点问题。 RPCA的代码用于数据降维，非原创作品，引用自他人成果。
     
  • PCA降维处理数据.zip
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    本资料包提供了一种通过主成分分析（PCA）方法进行数据降维的技术教程和代码实现。适用于数据分析与机器学习项目中的数据预处理阶段。 PCA降维处理是一种常用的数据预处理技术，它通过线性变换将原始高维度特征转换为较少数量的主成分，同时尽可能保留数据中的变异性和结构信息。这种方法有助于减少计算复杂度、提高模型训练效率，并且可以降低过拟合的风险，在机器学习和数据分析中有着广泛的应用。
     
  • tSNE数据降维
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    tSNE是一种用于数据可视化和探索性数据分析的数据降维技术，尤其擅长展现高维数据中的复杂结构和簇群关系。 目前最有效的降维方法可以帮助我们处理高维数据，并将其降至2维或3维以便可视化。通过这种方式，我们可以直观地理解原始数据的分布情况，并可能发现其中隐藏的一些规律。
     
  • KPCA数据降维_KPCA的R实现_KPCA降维_KPCA_KPCA_KPCA
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    KPCA（Kernel Principal Component Analysis）是一种非线性降维技术，通过核函数将原始数据映射到高维空间进行主成分分析。本教程介绍如何使用R语言实现KPCA数据降维，并探讨其在降低维度方面的应用与优势。 KPCA用于实现数据降维，所用的数据可以自行调整，这里采用的是TE故障中的一个数据集。
     
  • PCA高维数据降维_Python实现_PCA降维技术_PCA处理多维数据_PCA算法
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    本文章详细介绍了如何使用Python进行主成分分析（PCA）以实现高维数据的降维。通过PCA技术，可以有效地处理和简化复杂的数据集，使之更适合于数据分析与可视化。 通过主成分分析法将多维数据降维，使高维数据可以可视化。
     
  • Matlab数据降维工具箱 涵盖几乎所有数据降维方法
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    Matlab数据降维工具箱是一款全面的数据处理软件包，集成了包括主成分分析、独立成分分析等在内的几乎所有的数据降维技术。适用于科研和工程领域，助力复杂数据分析与可视化。 Matlab数据降维工具箱包含几乎所有的数据降维方法：PCA、LDA、ICA、MDS、Isomap、Landmark Isomap、LLE、LLC、Laplacian Eigenmaps、Hessian LLE、LTSA、Diffusion Maps、Kernel PCA、Kernel LDA、SNE、NPE、LPP、SPE、LLTSA、SPCA、CCA、MVU和Fast MVU，以及自动编码器（AutoEncoder）和自编码器嵌入分析（AutoEncoderEA）。
     
  • MATLAB数据降维工具包
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    MATLAB数据降维工具包提供了一系列用于处理高维度数据分析的功能和算法，帮助用户简化复杂的数据集以便于分析与可视化。 Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction 是一个包含多种数据降维方法的工具箱，包括PCA、LDA、ICA、MDS、Isomap、LandmarkIsomap、LLE、LLC、Laplacian Eigenmaps、Hessian LLE、LTSA（Local Tangent Space Alignment）、Diffusion Maps、Kernel PCA、Kernel LDA（Linear Discriminant Analysis）、SNE（Stochastic Neighbor Embedding）、NPE（Neighborhood Preserving Embedding）、LPP（Locally Linear Projection Pursuit）、SPE（Sparse Principal Component Extraction）、LLTSA (Landmark Local Tangent Space Alignment)、SPCA (Supervised PCA)，以及CCA (Canonical Correlation Analysis), MVU (Maximum Variance Unfolding), FastMVU, AutoEncoder 和AutoEncoderEA。
     
  • Swiss Roll的数据LLE降维
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    本研究探讨了利用局部线性嵌入(LLE)算法对瑞士卷(Swiss Roll)数据集进行降维处理的方法，并分析其效果。 该段代码可在MATLAB软件上执行，实现LLE降维，为学习模式识别及其他流形的降维方法提供参考。
     
  • MATLAB数据降维工具包
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    MATLAB数据降维工具包提供了一系列算法和函数，用于减少多维数据集的维度，简化数据分析同时保留关键信息。 Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction 包含了几乎所有的数据降维方法：PCA、LDA、ICA、MDS、Isomap、LandmarkIsomap、LLE、LLC、Laplacian、HessianLLE、LTSA、DiffusionMaps、KernelPCA、KernelLDA、SNE、NPE、LPP、SPE、LLTSA、SPCA、CCA、MVU、FastMVU和AutoEncoder。
     
  • MATLAB数据降维工具包
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    MATLAB数据降维工具包提供了一系列算法和函数，用于减少多维数据集的维度，便于数据分析与可视化，同时保持关键信息不变。 Matlab数据降维工具箱包含了几乎所有的数据降维方法：PCA、LDA、ICA、MDS、Isomap、LandmarkIsomap、LLE、LLC、Laplacian、Hessian LLE、LTSA、Diffusion Maps、Kernel PCA、Kernel LDA、SNE、NPE、LPP、SPE、LLTSA、SPCA、CCA、MVU 和 Fast MVU，以及 AutoEncoder 和 AutoEncoderEA。