[COEFF，分数，隐藏，特例] = fastpca（数据） 非常高维数据的快速主成分分析（例如神经影像数据的体素级分析），根据 C. Bishop 的书“模式识别和机器学习”，第 10 页实施。 570.对于高维数据，fastpca.m比MATLAB的内置函数pca.m快得多。 根据 MA​​TLAB 的 PCA 术语，fastpca.m 需要一个输入矩阵，每行代表一个观察（例如主题），每列代表一个维度（例如体素）。 fastpca.m 返回主成分 (PC) 载荷 COEFF、PC 分数 (SCORE)、PC 以绝对值 (LATENT) 和百分比 (EXPLAINED) 解释的方差。 此外，fastpca 返回小协方差矩阵 (COEFF) 的 PC 负载。 计算时间的减少是通过从转置的输入矩阵“数据”的（较小）协方差矩阵而不是原始输入矩阵的大协方差矩阵中计算出PC来计算的，然后将这

如何将二维高斯函数拟合到 Matlab 中的噪声数据？ 或者具有其他维度和任意拟合函数的数据？ 我花了一段时间才弄清楚 Matlab 如何通过 lsqcurvefit、fmincon 或 fminsearch 函数来做到这一点。 该项目演示了如何使用这些函数将 ND 数据与 ND 函数拟合。 在 fit_test.m 文件中编译了几个测试。 阅读和试用这个文件会解释很多。 fit_nl.m 和 fit_nl_ex.m 是围绕 matlab 函数 lsqcurvefit/fmincon/fminsearch 编写的。 另外：参数可以设置为固定的，或者可以使用一些内置函数（高斯函数、洛伦兹函数）（参见 fit_func.m）。 然而，这组内置函数非常特别。 fmincon/fminsearch 甚至可以用于解决除高斯噪声（最小二乘法）以外的最大似然参数估计问题。 fit_nl_ex.m

PCA_高维数据可视化.ipynb

Marmousi模型二维数据 240道接收 750采样

isodata的matlab代码博客F_ISODATA 基于模糊主成分分析（FPCA）聚类的高维数据可视化”

一个小的“工具箱”（只有三个文件），用于通过 Tibshirani、Walther 和 Hastie 的间隙统计算法（2001 年）估计 2D 数据集中的最佳聚类数。 该代码已完全注释，因此您理解它应该没有问题。 如果您有任何问题或疑问，请随时与我联系。 更多详细信息在包中包含的 READ ME 文本文件中。 健康长寿·繁荣昌盛。

希尔伯特曲线变换的好处是可以对一维数据进行下采样或上采样，而不必担心数据点的二维坐标是否发生变化。 希尔伯特曲线的设计方式使得数据点的绝对索引无关紧要； 只有与整个数据大小相比的相对索引才重要。 由三个文件组成： hilbertCurve 接收二维数据并将其输出为一维数据。 hilbertCurveRev 接收一维数据并将其输出为二维数据。 hilbertCurveExample 给出了使用这些函数的示例。 例子： % 玩具数据rowLen = 256; 数据 = 零（rowLen，rowLen）； 对于 x = 1:rowLen 对于 y = 1:rowLen 数据(x,y) = exp(-(0.125/rowLen)*((x-(rowLen+1)/2)^2+(y-(rowLen+1)/2)^2)); 结尾结尾 % 转换为希尔伯特曲线transData = hilbertCur

以等高线的形式显示数值； 可与数据库结合使用，数据文件给定数据，该控件以三种等高线的形式显示数值。 三维数据可视化控件的功能是：给定离散数据zij=f(xi,yj)，或者散乱数据(xi,yi,zi)，绘制三维表面图形、三维线阵图形和等高线图形。其特点是可以绘制比屏幕窗口更大的图形，可以对散乱数据进行插值后绘制三维图形，可以通过剪贴板和其他程序共享图象数据，可以实现实时动态图形，可以使图形绕x，y，z轴旋转。三维数据可视化控件包括的文件有：Vicontimg45.dll，Vicontour45.dll，Vicontour45.ocx，DOT8.HZK，DOT16.HZK。其中DOT8.HZK为英文点阵字库，DOT16.HZK为中文点阵字库，需要时在程序中指定这两个文件。

无人机航拍的影像经过建模软件处理产出之时，有很多成果的数据需要我们去选择输出，对于新手而言，如何选择数据格式呢？他们之间有什么区别？分别是应用在哪些个领域？ 这里我分别以OSGB，OBJ，FBX，STL等格式作说明介绍，另外人工模型以3DS为例，让大家知道这些格式都是什么来头，都有哪些优缺点，都是应用在哪些行业中

ply格式三维模型数据，彩色的