آموزش محاسبه PCA(تجزیه و تحلیل مولفه های اصلی) در نرم افزار متلب

تجزیه و تحلیل مولفه های اصلی Principal Component Analysis (PCA) یکی از روش‌های مهم در تجزیه و تحلیل داده‌ها برای کاهش ابعاد و استخراج ویژگی‌های مهم می باشد. استفاده از Principal Component Analysis (PCA) در تحلیل تصاویر ماهواره‌ای به منظور کاهش ابعاد و استخراج ویژگی‌های مهم از داده‌ها یک رویکرد متداول است. در زیر توضیحاتی در مورد چگونگی اجرای PCA بر روی تصاویر ماهواره‌ای در محیط MATLAB آورده شده است.در نرم افزار متلب، شما می‌توانید از دستورات تخصیص یافته به PCA برای انجام این تحلیل استفاده کنید. علاوه بر توابع متلب امکان انجام تجزیه و تحلیل مولفه های اصلی با استفاده از فهم ریاضی آن نیز در نرم افزار متلب در دسترس می باشد بردارها و مقادیر ویژه اطلاعات مهمی در فرآیند تجزیه و تحلیل مولفه های اصلی Principal Component Analysis (PCA) در نرم افزار متلب فراهم می‌کنند و نقش کلیدی در تحلیل داده‌ها ایفا می‌کنند. در تجزیه و تحلیل مولفه های اصلی PCA، ماتریس ویژه‌ و مقادیر ویژه از اهمیت بالا در تبدیل داده‌ها به فضای اجزای اصلی (Principal Component Space) دارند. در ادامه توضیحات بیشتری در مورد بردارها و مقادیر ویژه در PCA آورده شده است. تماس با ما : 02166942812 به منظور مشاوره بخش فنی پایان نامه و رساله

• #تحصیلات_و_یادگیری
• #تجزیه_و_تحلیل_مولفه_های_اصلی
• #pca
• #pca_در_نرم_افزار_متلب