OpenCASCADE点向直线投影 eryar@163.com 在GeomLib_Tool类中提供了计算指定点在曲线.曲面上的参数,这个算法具有通用性,即对任意曲线.曲面来反求点的参数. 本文主要结合源码分析点向直线投影的算法.在类Extrema_ExtPElC中提供了点向基本的曲线距离极值计算的功能,基本曲线就是常见的直线.圆.椭圆.抛物线.双曲线等.其中点到直线的距离源码如下: 根据源码的意思画出一个图来说明会更直观,其中向量V1是直线的方向向量,V是直线的起点到点P的向量. 算法主要使用向…

OpenCASCADE点向平面投影 OpenCASCADE的ProjLib类提供了解析曲线(直线.圆.椭圆.抛物线.双曲线)向解析曲面(平面.圆柱面.圆锥面.球面.圆环面)投影的功能,主要用来计算三维曲线在二维参数空间的参数. 其中点向平面投影是最简单的情况,本文主要介绍点向平面投影的注意事项.ProjLib类是个工具类,因为其函数都是静态函数.点向平面投影很简单,直接用ProjLib::Project(aPlane, aPoint)即可. 其实现代码如下: gp_Pnt2d ProjLib::…

OpenCASCADE圆与平面求交 eryar@163.com 在 解析几何求交之圆与二次曲面中分析了OpenCASCADE提供的类IntAna_IntConicQuad可以用来计算圆与二次曲面之间的交点,这个算法是将平面Plane作为二次曲面的一个特例来处理,最后主要是对三角函数方程进行求解. 当直接使用圆和平面作为参数时,IntAna_IntConicQuad重载了函数Perform来对圆和平面进行求交计算,这时的算法与前面解三角函数不同,代码如下: void IntAna_IntConic…

Two analytical 2d line intersection in OpenCASCADE eryar@163.com Abstract. OpenCASCADE geometric tools provide algorithms to calculate the intersection of two 2d curves, surfaces, or a 3d curve and a surface. Those are the basis of the Boolean Operat…

PCA PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)是一种常用的数据分析方法.PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维.网上关于PCA的文章有很多,但是大多数只描述了PCA的分析过程,而没有讲述其中的原理.这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理,帮助读者了解PCA的工作机制是什么. 当然我并不打算把文章写成纯数学文章,而是希望用直观和易懂的方式叙述PCA的数学原理,所以整个文章不会引入严格的…

Intersection between a 2d line and a conic in OpenCASCADE eryar@163.com Abstract. OpenCASCADE provides the algorithm to implementation of the analytical intersection between a 2d line and another conic curve. The conic is defined by its implicit quad…

PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法.PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维.网上关于PCA的文章有很多,但是大多数只描述了PCA的分析过程,而没有讲述其中的原理.这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理,帮助读者了解PCA的工作机制是什么. 当然我并不打算把文章写成纯数学文章,而是希望用直观和易懂的方式叙述PCA的数学原理,所以整个文章不会引入严格的数学推导.希望读者在…

一.代数是什么 代数->数的抽象表示->向量空间(线性空间) 线代->线性代数 关系: 向量空间之间和内部转换是通过线性变换. 实数——一维空间的点 复数——二维空间的点 如果两个向量的组合可以生成平面,则要求两个向量要线性无关. 推广一下,N维空间里点可以用N个线性无关的向量来表示.这N个向量就是这个平面的基. 向量的封闭——对加法和数乘封闭. 向量V中任意两个向量a,b加法a+b,仍然在V中,实数乘法x*b,仍然也在V中. 线性相关——其中的一个向量可以用其他的向量表示出来. 矩阵操…

在对数据进行预处理时,我们经常会遇到数据的维数非常之大,如果不进行相应的特征处理,那么算法的资源开销会很大,这在很多场景下是我们不能接受的.而对于数据的若干维度之间往往会存在较大的相关性,如果能将数据的维度之间进行相应的处理,使它们在保留最大数据信息的同时降低维度之间的相关性,就可以达到降维的效果.PCA(主成分分析)便是利用这样的概念将数据映射到新的维度空间中,选择最重要的几个成分作为新空间向量的基,这样在新的坐标空间中,数据既可以保留大部分的数据信息又可以达到降维的效果.在机器学习实战中对于…

PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法.PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维 数据的降维.网上关于PCA的文章有很多,但是大多数只描述了PCA的分析过程,而没有讲述其中的原理.这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理,帮助 读者了解PCA的工作机制是什么. 当然我并不打算把文章写成纯数学文章,而是希望用直观和易懂的方式叙述PCA的数学原理,所以整个文章不会引入严格的数学推导.希望读…