说明：主成分分析一体化

说明：杂乱无章，，

说明：该存储库包含gravier数据集的自动PCA的R脚本和数据

说明：使用Shiny渲染交互式popgen图的R脚本

说明：交互式生物信息学探索工具

说明：所有机器学习算法都使用具有这些数据集的python进行了详细实践。

说明：在kaggle数据集上使用不同的机器学习方法进行汽车价格预测。

说明：PoliBrush是一个自由分布的独立软件，用于在彩色RGB和光谱成像的框架中教授探索性多元分析。PoliBrush实现了主成分分析（PCA）作为其核心方法。

说明：一面镜子和一把PyChem叉子

说明：化脓化学计量学.化脓和代谢组数据集的多元分析对象

说明：谷歌Kubernetes引擎中烧瓶应用程序的端到端实现。笔记本具有EDA、模型选择和不干净结构化文本数据的训练。DNN和PCA和RandomForest的组合用于分类。

说明：基于内容的图像检索（CBIR）系统，

说明：MovieLens和IMDB电影数据的向量空间建模，

说明：HoG，PCA，PSO，硬阴性挖掘，滑动窗口，边缘框，NMS，

说明：具有非地理和非时间相似性的历史事件的研究工具。，

说明：应用和可视化数据分析算法（特别是主成分和层次聚类）的桌面应用程序，

说明：HAPOD-层次近似真正交分解

说明：易于使用的统计方法和技术集合，全部用R编写

说明：神经网络和深度学习课程的项目

说明：PCAnet _和_不同的PCA方法，用numpy实现。包括powerPCA、HebbianPCA、kernelPCA_and_PCAnet

说明：迈阿密机器学习会议-矩阵分解和神经网络的特征学习

说明：使用组合方法进行预测，并在Julia中利用并行计算。

说明：PCA源代码 主成分分析源代码 包括学习ppt等等

说明：模型和算法的手工代码。杂项R代码回购的更新。

说明：将批量和伪批量转录组学引入tidyverse

说明：使用Python发现非结构化数据中的隐藏模式和关系

说明：监督PCA、监督随机投影及其内核对应项的Python实现。

说明：使用R的随机矩阵分解

说明：硕士学位论文R的统计分析

说明：EEE485课程作业