hotelling t2 matlab,pca主成份分析方法

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我是靠谱客的博主等待大白，最近开发中收集的这篇文章主要介绍hotelling t2 matlab,pca主成份分析方法，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

1.应用pca的前提

应用pca的前提是，连续信号具有相关性。相关性是什么，是冗余。就是要利用pca去除冗余。

2.pca的定义

pca是一种去除随机变量间相关性的线性变换。是一种常用的多元数据分析方法。pca将互相关的输入数据转换成统计上不相干的主成分(或者特征)，所得到的主成份通常是按照方差大小进行降序排列的。

reference ：基于CCA的fMRI时空模型数据处理方法的研究，肖柯，硕士论文。

———————————————————下面来参考一下代码—————————————————————————————————－－－

我在网上看了很多pca降维的例子，都大同小异，原理差不多，都是活的原来矩阵的协方差矩阵，然后计算协方差矩阵的特征值和特征向量，最后通过特征向量

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