pca是什么意思

Preventboardflexure防止板弯曲与主供应商,确保他们要用于不断监测破裂BGA焊点的PCA线的必要可靠性工具的培训工作例如染料染色、板处理、应变片和PCA步行通过培训.

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非参数检验,nonparametrictest,然后2independent你这个是两独立样本,不能用paired的再问：先谢谢你的回答。补充下数据处理，纵排的数据是同一个器官的长度，分别对应4个器官

呃.比如人脸灰度照片40x40=1600个像素点,用每个像素的灰度值组成的矩阵代表这个人的人脸.那么这个人人脸就要1600个特征.拿一堆这样的样本过来做pca,抽取得到的只是在统计意义下能代表某个样本

PCA人脸识别是把所有图像看做是一个样本,每张图像看成一行向量,有N张图像就有N行,所以这个样本就可以看成是一个N行的矩阵.先求出这个矩阵的协方差矩阵,再求出这个协方差矩阵的特征值,选择特征值中前m个

可以用PCA.带入分析的矩阵是[A1A2...A50].你问的别的办法,是在问还有什么降维方法么?一般的降维方法线性方法有PCA、LDA；非线性方法有KPCA、MDS、LLE等等.最为方便的还是PCA

%一个修改后的PCA进行人脸识别的Matlab代码%calcxmean,sigmaanditseigendecompositionallsamples=[];%所有训练图像fori=1:40forj=

.主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法,它可以从多元事物中解析出主要影响因素,揭示事物的本质,简化复杂的问题.计算主成分的目的

样本：比如我们想要测量全国人的平均身高.但是我们无法收集到全国所有人的身高数据,所以我们从全国随机抽取n个人进行测量.这n个人就称为样本.样本是全国人口的一个子集.参数：我们需要测量的身高数据就是参数

就是说较大的特征值可以表示人脸的轮廓.

a1=imread('a1.jpg');a2=imread('a2.jpg');b1=imread('b1.jpg');b2=imread('b2.jpg');a1=rgb2gray(a1);a2=r

PCA是主成分分析法,目的就是对高维数据进行降维,提取主要成分.我也是最近才开始看这个的,我也不是很明白.网上应该有这方面的代码.可以去程序员联合开发网看看,http://www.pudn.com/d

multi_Cx = multi_Cx + multi_S * multi_S'  --------------

前列腺癌

是基础培养基,不过灭菌后应该在液体状态下倾倒入样品中呀,这个还说什么保质期呢?现配现用的.再问：PCA里有葡萄糖，还可以称为基础培养基吗？还有，我是否可以多做平板倾注后，留着第二天用呢？新手，多谢帮助

可编程计数器阵列

C,分别为中心,距A点正上方位置PA=AB（A,B,C各有一个）,与A点在BC的异侧的有PB=BC(各三个）共7个

证俩平面平行,只需证两平面内不共线的两条直线分别平行延长PA1交平面ABC于M,延长PB1交平面ABC于N,延长PC1交平面ABC于Q.连接A1B1,MN,A1C1,MQ因为A1,B1,C1是重心,所

〈PAC=〈PCA=15度,〈BAC=90度,〈BAP=90度-15度=75度,〈APC=180°-15°-15°=150°把三角形APC顺时针旋转90度,得一三角形PQB,△AQB≌△APC,AQ=

过点p作CB,AC,AB的中线,分别交于点D,E,F.A1D=1/3PD,B1E=1/3PE,C1F=1/3PF.连接D,E,F.可得A1BI//DE,A1C1//DF,B1C1//EF;又因为DE/