说明：主成分分析PCA对数据矩阵进行降维，可以减少计算量，缩短计算时间，降低CPU负载，需要考虑实时性的场合可以采用主成分分析PCA对数据进行处理。只需要对程序当中的k值进行调整，即可降维到相应的维数，简单方便
说明：一个很好的PCA程序。它可用于数据的降维，消噪及特征提取。
说明：PCA算法（主成分分析算法），通过对多维数据的降维算法，达到图像降维的目的，把关键信息存储在更低的维度，可用于人脸特征识别匹配的多种途径。
说明：基于局部Fisher准则的非线性核Fisher辨别分析，应用于有监督的特征提取与高维数据的有效降维。
说明：数据采用PCA降维后进行kmeans聚类确定样本类别，对聚类后数据作图，包括数据点以及质心位置， 随后进行样本集划分，利用knn算法进行有监督的学习分类，经测试，能够取得较好的分类效果。
说明：pca-kmeans聚类先将数据(wine，uci数据集)降维处理，在进行聚类
说明：FMCW调频连续波雷达的测距测角，包括回归分析和概率统计，包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，一种噪声辅助数据分析方法,用于特征降维，特征融合，相关分析等,线性调频脉冲压缩的Matlab程序。