完美的PCA特征提取算法测试例程

资 源 简 介

完美的PCA特征提取算法测试例程

详 情 说 明

PCA（主成分分析）与最小二乘回归分析是两种经典的特征处理算法，它们在数据降维和模型拟合中发挥着重要作用。PCA通过正交变换将原始特征转换为线性无关的主成分，在保留大部分信息的前提下有效降低数据维度。

最小二乘法不仅适用于线性回归，还能通过基函数扩展处理多元非线性方程的拟合问题。在数值分析领域，EULER方法作为常微分方程的初值问题解法，配合运动学模型（如CV恒定速度、CA恒定加速度、转弯速率模型等）可构建完整的轨迹预测系统。

电力电子领域的三电平逆变器仿真则依赖SVPWM（空间矢量脉宽调制）技术，通过Matlab/Simulink搭建的仿真模型能精确模拟中点电位平衡、谐波抑制等关键问题。这三个方向虽然应用场景不同，但都体现了特征工程与数值计算在工业实践中的核心价值。