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数学建模--数据预处理
目录一、数据统计1、行列式的最大元素和最小元素2、求向量的平均值和中值 3、对矩阵做排序 二、数据优化（数据残缺值和异常值的处理）1、数据残缺①插值②拟合 ③邻近替换④KNN算法填充2、数据异常①拉依达准则②替换异常值3、数据变换①0-1标准化②z-score标准化③标
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偏最小二乘(PLS)原理分析&Python实现
目录1 偏最小二乘的意义2PLS实现步骤3 弄懂PLS要回答的问题4 PLS的原理分析4.1自变量和因变量的主成分求解原理4.1.1 确定目标函数4.1.2投影轴w1和v1的求解4.2 求解回归系数5 第3章问题
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主成分分析法（PCA）的理解（附python代码案例）
目录一、PCA简介二、举个例子三、计算过程（公式）3.0题干假设3.1标准化3.2计算协方差矩阵3.3计算特征值和特征值向量3.3多重共线性检验（可跳过）3.4适合性检验（可跳过）3.5计算主成分贡献率及累计贡献率3.6选取和表示主成分3.7系数的简单分析四、案例分析（python）4.1一步一步P
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数据分析案例-基于PCA主成分分析法对葡萄酒数据进行分析
🤵♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍🏻作者简介：Python学习者🐋希望大家多多支持，我们一起进步！😄如果文章对你有帮助的话，欢迎评论💬点赞👍🏻收藏📂加关注+目录1.项目背景2.项目简介2.1分析目标2.2数据集介绍2.3技术工具3.算法理论4.实验过程4.1数据探索4.2PCA主
