说明：pca是主成分分析，提取特征，对数据进行降维处理

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说明：高光谱数据处理基本算法，异常点检测，端元提取，丰度图K均值聚类，PCA算法

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说明：是学习PCA特征提取的很好的学习资料，在matlab R2009b调试通过，主同步信号PSS在时域上的相关仿真，是小学期课程设计的题目，针对EMD方法的不足,微分方程组数值解方法。

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说明：光谱数据降维处理，结合了主成分分析和LDA方法，可直接运行。

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说明：用于脑电信号分析的matlab算法，对数据进行PCA处理及SVM分类。

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说明：主成分分析（PCA）是处理统计数据的有用工具。但它也可用于处理图像或信号。这个文件是表明它是如何工作的图像处理的领域中的演示。

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说明：isodata 迭代自组织的数据分析，Matlab实现界面友好，基于欧几里得距离的聚类分析，添加噪声处理，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，从先验概率中采样，计算权重。

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说明：NMF矩阵分解算法可用于高维数据分解和降维处理分析。

NMF矩阵分解算法 高维数据分解 降维处理分析

说明：Matlab实现界面友好，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，利用自然梯度算法，课程设计时编写的matlab程序代码，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，基于欧几里得距离的聚类分析。

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说明：使用PCA算法对二维图像处理,包含pcaData.txt,直接通过获取图像数据，处理得到U