基于主成分分析的人臉識(shí)別-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)課程設(shè)計(jì)基于主成分分析和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別姓名：崔卓須學(xué)號(hào)：3101301308姓名：姚順蘭學(xué)號(hào)：3101301304姓名：陳曉強(qiáng)學(xué)號(hào)：3101301230專業(yè)：信息與計(jì)算科學(xué)指導(dǎo)教師：賀文武（博士）2012年12月28日24目錄 2 2 2 2

2025-06-27 19:02

主成分分析法matlab實(shí)現(xiàn)-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】.MATLAB結(jié)課作業(yè)指導(dǎo)老師：張肅班級(jí)：信管121姓名：桂亞東學(xué)號(hào)：201200654118利用Matlab編程實(shí)現(xiàn)主成分分析概述Matlab語(yǔ)言是當(dāng)今國(guó)際上科學(xué)界(尤其是自動(dòng)控制領(lǐng)域)最具影響力、也是最有活力的軟件。它起源于矩陣運(yùn)算，并已經(jīng)發(fā)展成一種高度集成的計(jì)算機(jī)語(yǔ)言。它提供了強(qiáng)大的科學(xué)運(yùn)算、

2025-06-24 06:28

r軟件中的主成分分析-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】問題表1為某地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)各區(qū)域單元相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)，運(yùn)用主成分分析方法，用更少的指標(biāo)信息較為精確地描述該地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展?fàn)顩r。表1某農(nóng)業(yè)生態(tài)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)各區(qū)域單元的有關(guān)數(shù)據(jù)樣本序號(hào)x1：人口密度(人/km2)x2：人均耕地面積(ha)x3：森林覆蓋率(%)x4：農(nóng)民人均純收入(元/人)x5：人均糧食產(chǎn)量(kg/人)x6：經(jīng)濟(jì)作物占農(nóng)作物播

2025-06-29 10:14

sas主成分分析與因子分析-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】SASSAS軟件與統(tǒng)計(jì)應(yīng)用教程第六章主成分分析與因子分析?主成分分析?因子分析SASSAS軟件與統(tǒng)計(jì)應(yīng)用教程?主成分分析?主成分分析的概念與步驟?使用INSIGHT模塊作主成分分析?使用“分析家”作主成分分析?使用PRINCOMP過程進(jìn)行主成分分析SASSAS軟件與統(tǒng)計(jì)應(yīng)用教程

2025-08-04 09:34

spss主成分分析和因子分析-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】SPSS19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程電子工業(yè)出版社1第十章主成分分析和因子分析SPSS19(中文版)統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程電子工業(yè)出版社2主要內(nèi)容主成分

2025-08-12 20:39

[工學(xué)]第8章主成分分析-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】第八章多元數(shù)據(jù)分析1、主成分分析的概念2、主成分分析方法主成分分析的概念?多變量大樣本為科學(xué)研究提供豐富的信息，但也在一定程度上增加了數(shù)據(jù)采集的工作量，更重要的是在大多數(shù)情況下，許多變量之間可能存在相關(guān)性而增加了問題分析的復(fù)雜性，同時(shí)對(duì)分析帶來不便。主成分分析的概念?如果分別分析每個(gè)指標(biāo)，分析又可能是孤立

2025-01-14 15:54

研主成分分析與因子分析-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】主成分分析與因子分析?英國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家MoserScott1961年在對(duì)英國(guó)157個(gè)城鎮(zhèn)發(fā)展水平進(jìn)行調(diào)查時(shí)，原始測(cè)量的變量有57個(gè)，而通過因子分析發(fā)現(xiàn)，只需要用5個(gè)新的綜合變量(它們是原始變量的線性組合)，就可以解釋95％的原始信息。對(duì)問題的研究從57維度降低到5個(gè)維度，因此可以進(jìn)行更容易的分析。著名的因子分析研究

2024-10-16 19:48

[經(jīng)管營(yíng)銷]32-主成分分析-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】第二節(jié)主成分分析（principalponentanalysis)多元分析處理的是多指標(biāo)問題。由于指標(biāo)太多，使得分析的復(fù)雜性增加。眾多的要素常常給模型的構(gòu)造帶來很大困難。觀察指標(biāo)的增加本來是為了使研究過程趨于完整，但反過來說，為使研究結(jié)果清晰明了而一味增加觀察指標(biāo)又讓人陷入混亂不清。由于

2025-01-19 16:50

主成分分析法matlab的實(shí)現(xiàn)-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】MATLAB結(jié)課作業(yè)指導(dǎo)老師：張肅班級(jí)：信管121姓名：桂亞東學(xué)號(hào)：201200654118利用Matlab編程實(shí)現(xiàn)主成分分析概述Matlab語(yǔ)言是當(dāng)今國(guó)際上科學(xué)界(尤其是自動(dòng)控制領(lǐng)域)最具影響力、也是最有活力的軟件。它起源于矩陣運(yùn)算，并已經(jīng)發(fā)展成一種高度集成的計(jì)算機(jī)語(yǔ)言。它提供了強(qiáng)大的科學(xué)運(yùn)算、靈活的

2025-06-24 06:28

主成分分析與因子ppt課件-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】第11章主成分分析與因子分析《管理統(tǒng)計(jì)學(xué)》謝湘生廣東工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院主成分分析?主成分概念首先由KarlPearson在1901年引進(jìn)，當(dāng)時(shí)只對(duì)非隨機(jī)變量來討論的。1933年Hotelling將這個(gè)概念推廣到隨機(jī)變量。?在多數(shù)實(shí)際問題評(píng)估中，不同指標(biāo)之間是有一定相關(guān)性。由于指標(biāo)較多及指標(biāo)間有一定的相關(guān)性，勢(shì)

2025-05-09 22:26

matlab在主成分分析中的應(yīng)用-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】§Matlab語(yǔ)言是當(dāng)今國(guó)際上科學(xué)界(尤其是自動(dòng)控制領(lǐng)域)最具影響力、也是最有活力的軟件。它起源于矩陣運(yùn)算，并已經(jīng)發(fā)展成一種高度集成的計(jì)算機(jī)語(yǔ)言。它提供了強(qiáng)大的科學(xué)運(yùn)算、靈活的程序設(shè)計(jì)流程、高質(zhì)量的圖形可視化與界面設(shè)計(jì)、與其他程序和語(yǔ)言的便捷接口的功能。Matlab語(yǔ)言在各國(guó)高校與研究單位起著重大的作用。主成分分析是把原來多個(gè)變量劃為少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)的一種統(tǒng)計(jì)分

2025-08-04 09:56

spss進(jìn)行主成分分析的步驟(圖文)-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】.主成分分析の操作過程原始數(shù)據(jù)如下（部分）調(diào)用因子分析模塊（Analyze―DimensionReduction―Factor），將需要參與分析の各個(gè)原始變量放入變量框，如下圖所示：?jiǎn)螕鬌escriptives按鈕，打開Descriptives次對(duì)話框，勾選KMOandBartlett’stestofsphericity選項(xiàng)（Initialsolut

2025-07-24 08:04

主成分分析計(jì)算方法和步驟-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】主成分分析計(jì)算方法和步驟：在對(duì)某一事物或現(xiàn)象進(jìn)行實(shí)證研究時(shí),為了充分反映被研究對(duì)象個(gè)體之間的差異,研究者往往要考慮增加測(cè)量指標(biāo),這樣就會(huì)增加研究問題的負(fù)載程度。但由于各指標(biāo)都是對(duì)同一問題的反映,會(huì)造成信息的重疊,引起變量之間的共線性,因此,在多指標(biāo)的數(shù)據(jù)分析中,如何壓縮指標(biāo)個(gè)數(shù)、壓縮后的指標(biāo)能否充分反映個(gè)體之間的差異,成為研究者關(guān)心的問題。而主成分分析法可以很好地解決這一

2025-08-05 00:52

spss軟件進(jìn)行主成分分析的應(yīng)用例子-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】SPSS軟件進(jìn)行主成分分析的應(yīng)用例子2002年16家上市公司4項(xiàng)指標(biāo)的數(shù)據(jù)[5]見表2，定量綜合贏利能力分析如下：表22002年16家上市公司4項(xiàng)指標(biāo)的數(shù)據(jù)公司銷售凈利率（X1）資產(chǎn)凈利率（X2）凈資產(chǎn)收益率（X3）銷售毛利率（X4）歌華有線五糧液?用友軟件太太藥業(yè)浙江陽(yáng)光煙臺(tái)萬華方正科技紅河光明貴州茅臺(tái)中鐵二局

2025-06-25 22:41

spss進(jìn)行主成分分析的步驟圖文資料-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】主成分分析的操作過程原始數(shù)據(jù)如下（部分）調(diào)用因子分析模塊（Analyze―DimensionReduction―Factor），將需要參與分析的各個(gè)原始變量放入變量框，如下圖所示：?jiǎn)螕鬌escriptives按鈕，打開Descriptives次對(duì)話框，勾選KMOandBartlett’stestofsphericity選項(xiàng)（Initialsolution

2025-06-25 23:57

主成分分析案例(更新版)

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