我想用30*3000的一组数据经pca降维之后使用lssvm来建模，然后用11*3000的一组数据来检验这个模型。
我想问的是，经过pca降维，30*3000的矩阵变成了30*29的矩阵，但是检验的数据经过pca降维之后成为了11*10的矩阵，这样还能检验吗？
求教matlab关于pca降维的问题
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- 2021-11-08 20:48回答 1 已采纳 为啥没办法还原哟？ [coeff1,score1,latent,tsquared,explained,mu1] = pca(data,'algorithm','als'); data2 = score
- 2023-04-19 12:15回答 2 已采纳 PCA 图片降维，可以有多种理解。例如：（1）多张(m张) 图片，降维至 p(p<m) 张图片来表达，这在天文、遥感等多光谱图片中非常常见；（2）一张图片，多通道，常见通道数为 3，降维，或将主
- 2022-10-29 08:19回答 1 已采纳 主成分分析是对原来的因变量进行线性组合，将原本的空间投影到更低维度的空间。比如你这有9个变量，你设置4，最后得到的就是9个变量的4种线性组合方式，并不是从9个变量中挑选出4个。
- 2020-10-09 21:49新手教程，含搜集资料加代码。高光谱图像分类是高光谱遥感对地观测技术的一项重要内容，在军事及民用领域都有着重要的应用。然而，高光谱图像的高维特性、波段间高度相关性、光谱混合等使高光谱图像分类面临巨大挑战...
- 2023-01-06 12:32回答 4 已采纳 你说的情况不详细，没有说清 PCA 降维具体怎么做的，以及所示图片是降维的结果，还是降维后基于主成分还原的图片。如果降维后还原，通常在 10 维主成分特征的情况下，图像不会出现明显的区别，与你的结果显
- 2019-07-18 16:54回答 2 已采纳 这个和你的数据的关联度有关。做了PCA降维以后，那些关联性比较小的被你剔除了，它们或多或少包含了一些信息也就丢失了。那么或多或少会影响精度。 但是从另外一个角度看，如果你的计算规模大幅缩小，那么你机
- 2017-09-02 07:48回答 3 已采纳 看了一天的百度，我要是老板，我觉得你是故意的。 
- 2022-11-12 22:39pca降维，其中得到的主成分就是降维后的结果，选择主成分的个数越少也就是降维的力度越大。一般通过方差贡献率来判断主成分包含了原始特征的多少的信息，一般保留85%-90%主成分为3-4个左右，可以认为降维有比较好的...
- 2022-04-08 22:41回答 1 已采纳 报错代码发过来看看
- 2022-12-10 12:59回答 2 已采纳 望采纳 # 首先，我们需要导入必要的库 import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplo
- 2020-08-15 22:43回答 1 已采纳 PCA就是用来降维的，去掉无关的维度，然后再可视化。
- 2021-09-30 16:37pca 是常见的数据降维 可以广泛的应用在各个领域
- 2021-11-20 16:20回答 2 已采纳 你好，改成大家相邻之间法向量一致就行了 load q.txt load p.txt %MYNORMALVECTOR 采用PCA算法求取交点矩阵的每个点的法向量。 %Input: % q是N
- 2022-07-14 22:26在MATLAB中实现pca的降维处理。所用版本为MATLAB2012b版本
- 2022-10-17 07:161.版本：matlab2021a，我录制了仿真操作录像，可以跟着操作出仿真结果 2.领域：PCA降维图像...3.内容：基于SVD分解的PCA降维图像重建MATLAB仿真,并输出不同降维程度的图像重建效果 4.适合人群：本，硕等教研学习使用
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