PCA(Principal Component Analysis)主成分分析法的数学原理推导1.主成分分析法PCA的特点与作用如下:(1)是一种非监督学习的机器学习算法(2)主要用于数据的降维(3)通过降维,可以发现人类更加方便理解的特征(4)其他的应用:去燥:可视化等2.主成分分析法的数学原理主要是利用梯度上升法来最优化目标函数,即利用梯度上升法来求取效用函数的最大值,其具体的数学原理推导过程如下所示: 对于以上的函数,因为梯度的向量化表示我们已经求得,因此,我们便可以通过梯度上升法求取函数的

目录 1 什么是数据建模? 2 如何对 ES 中的数据进行建模 2.1 字段类型的建模方案 2.2 检索.聚合及排序的建模方案 2.3 额外存储的建模方案 3 ES 数据建模实例演示 3.1 动态创建映射关系 3.2 手动创建映射关系 3.3 新增需求 - 添加大字段 3.4 解决大字段带来的性能问题 3.5 mapping中字段的常用参数 3.6 mapping 设置小结 4 ES 数据建模最佳实践 4.1 如何处理关联关系 4.2 避免太多的字段 4.3 避免正则查询 4.4 避免空值引起的

上一篇中我们详细介绍推导了主成分分析法的原理,并基于Python通过自编函数实现了挑选主成分的过程,而在Python与R中都有比较成熟的主成分分析函数,本篇我们就对这些方法进行介绍: R 在R的基础函数中就有主成分分析法的实现函数princomp(),其主要参数如下: data:要进行主成分分析的目标数据集,数据框形式,行代表样本,列代表变量 cor:逻辑型变量,控制是否使用相关系数进行主成分分析 scores:逻辑型变量,控制是否计算每个主成分的得分 我们使用了R中自带的数据集USJudgeR

[送给在路上的程序猿] 对于一个开发人员而言,能够胜任系统中随意一个模块的开发是其核心价值的体现. 对于一个架构师而言,掌握各种语言的优势并能够运用到系统中,由此简化系统的开发,是其架构生涯的第一步. 对于一个开发团队而言.能在短期内开发出用户惬意的软件系统是起核心竞争力的体现. 每个程序猿都不能固步自封,要多接触新的行业,新的技术领域,突破自我. 32位与64位 地址与内存的关系 4G = 4*1024M = 4*1024*1024k = 4*1024*1024*1024 Byte字节 = 2

主要内容: 一.降维与PCA 二.PCA算法过程 三.PCA之恢复 四.如何选取维数K 五.PCA的作用与适用场合 一.降维与PCA 1.所谓降维,就是将数据由原来的n个特征(feature)缩减为k个特征(可能从n个中直接选取k个,也能根据这n个重新组合成k个).可起到数据压缩的作用(因而也就存在数据丢失). 2.PCA,即主成分分析法,属于降维的一种方法.其主要思想就是:根据原始的n个特征(也就是n维),重新组合出k个特征,且这k个特征能最大量度地涵盖原始的数据信息(虽然会导致信息丢失).有

数据导入是所有数模编程的第一步,比你想象的更重要. 先要学会一种未必最佳,但是通用.安全.简单.好学的方法. 『Python 数学建模 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 数据导入是所有数模编程的第一步 编程求解一个数模问题,问题总会涉及一些数据. 有些数据是在题目的文字描述中给出的,有些数据是通过题目的附件文件下载或指定网址提供的,还有些数据是需要自己搜集的.不论是哪种方式获得的数据,也不论哪种类型的问题和算法,首先都是要把这些数据以适当的方式和格式导入到程序中. 如果数据

本文转载自:http://coolshell.cn/articles/7270.html ================================================ 全文译自墙外文章"NoSQL Data Modeling Techniques",译得不好,还请见谅.这篇文章看完之后,你可能会对NoSQL的数据结构会有些感觉.我的感觉是,关系型数据库想把一致性,完整性,索引,CRUD都干好,NoSQL只干某一种事,但是牺牲了很多别的东西.总体来说,我觉得NoSQL

原文来自“NoSQL Data Modeling Techniques”,由酷壳网陈皓编译<NoSQL数据建模技术>.这篇文章看完之后,你可能会对NoSQL的数据结构会有些感觉.我的感觉是,关系型数据库想把一致性,完整性,索引,CRUD都干好,NoSQL只干某一种事,但是牺牲了很多别的东西.总体来说,我觉得NoSQL更适合做Cache. 下面是正文: NoSQL数据库经常被用作很多非功能性的地方,如,扩展性,性能和一致性的地方.这些NoSQL的特性在理论和实践中都正在被大众广泛地研究着,研究的

一.主成分分析法的思想 我们在研究某些问题时,需要处理带有很多变量的数据,比如研究房价的影响因素,需要考虑的变量有物价水平.土地价格.利率.就业率.城市化率等.变量和数据很多,但是可能存在噪音和冗余,因为这些变量中有些是相关的,那么就可以从相关的变量中选择一个,或者将几个变量综合为一个变量,作为代表.用少数变量来代表所有的变量,用来解释所要研究的问题,就能从化繁为简,抓住关键,这也就是降维的思想. 主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)就是一种运用线性代

本文由海水的味道编译整理,请勿转载,请勿用于商业用途.    当前版本号:0.1.2 第三章数据建模 Core Data栈配置好之后,接下来的工作就是设计对象图,在Core Data框架中,对象图被表示为NSManagedObjectModel.对象图由若干个实体组成,实体被表示为NSEntityDescription.本章将围绕实体设计的相关细节展开讨论.本章也涉及到了常规的数据建模原则,因为这些原则也适用于创建实体.    托管对象NSManagedObject和实体NSEntityDesc

原文:http://blog.csdn.net/u013339596/article/details/19167907 概述 之前的博文已经完整的介绍了三维图像数据和三角形网格数据.在实际应用中,利用遥感硬件或者各种探测仪器,可以获得表征现实世界中物体的三维图像.比如利用CT机扫描人体得到人体断层扫描图像,就是一个表征人体内部组织器官形状的一个三维图像.其中的感兴趣的组织器官通过体素的颜色和背景加以区别.如下图的人体足骨扫描图像.医生通过观察这样的图像可以分析病人足骨的特征,从而对症下药. 这类

前言 这是本博客网格生成算法系列的第三篇,第一篇里面介绍了最为流行的MarchingCubes算法,第二篇中使用新三角形表来对MC算法进行了简化改进,形成了SMC算法.而这篇将介绍一种新的不同与MC算法思路的新网格生成算法,叫做Cuberille法,这种算法的思想相比MC算法要简单,更加易于实现. 体素立方体模型 根据第一篇的介绍,我们知道MC算法的基本模型是把组成三维图像的体素都当作空间上的点而8体素组成的体元作为立方体单元.相比于MC算法,Cuberille算法是把体素都想象成立方体,而没有

概述 之前的博文已经完整的介绍了三维图像数据和三角形网格数据.在实际应用中,利用遥感硬件或者各种探测仪器,可以获得表征现实世界中物体的三维图像.比如利用CT机扫描人体得到人体断层扫描图像,就是一个表征人体内部组织器官形状的一个三维图像.其中的感兴趣的组织器官通过体素的颜色和背景加以区别.如下图的人体足骨扫描图像.医生通过观察这样的图像可以分析病人足骨的特征,从而对症下药. 这类应用在计算机领域叫做科学可视化.由于本文主要不是讨论可视化这个大的命题,所以只是简要的讲述一下三维可视化的两大类实现方式

文章翻译自Scylla官方文档:https://www.scylladb.com/2019/08/20/best-practices-for-data-modeling/ 转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/morningli/p/16202131.html 在我们最新的夏季技术讲座系列网络研讨会上,ScyllaDB 现场工程师 Juliana Oliveira 指导虚拟与会者了解了一系列有关 ScyllaDB 数据建模的最佳实践.她将演讲分为三个关键领域: 数据建模

​欢迎来到物联网的数据世界 在典型的物联网场景中,一般有多种不同类型的采集设备,采集多种不同的物理量,同一种采集设备类型,往往有多个设备分布在不同的地点,系统需对各种采集的数据汇总,进行计算和分析对于同一类设备,其采集的数据都是很规则的. 本文我们以智能电表(采集量为电流.电压)为例,探讨如何在TDengine中建库.建超级表.建表. 假设每个智能电表采集电流.电压两个量,其采集的数据如下图所示. 每一条记录都有设备ID,时间戳,采集的物理量(如上图中的电流.电压),还有与每个设备相关的静态标签

第二章 实体数据建模基础 很有可能,你才开始探索实体框架,你可能会问“我们怎么开始?”,如果你真是这样的话,那么本章就是一个很好的开始.如果不是,你已经建模,并在实体分裂和继承方面感觉良好,那么你可以跳过本章. 本章将带你漫游使用实体框架建模的基本实例,建模是实体框架的核心特性,同时也是区别实体框架和微软早期的数据访问平台的特性.一旦建好模,你就可以面向模型编写代码,而不用面向关系数据库中的行和列. 本章以创建一个简单概念模型的实例开始,然后让实体框架创建底层的数据库,剩下的实例,将向你展示,如

需求分析是做项目中的极为重要的一环,而作为整个项目中的'血液'--数据,更是重中之重.viso,workbench,phpmyadmin等软件可以帮我们更好的处理数据分析问题. ER图 E-R方法是"实体-联系方法"(Entity-Relationship Approach)的简称.它是描述现实世界概念结构模型的有效方法.是表示概念模型的一种方式,用矩形表示实体型,矩形框内写明实体名:用椭圆表示实体的属性,并用无向边将其与相应的实体型连接起来,属性如果有下划线的话,就表示该属性为主键属

大中型软件开发过程中常会使用ORM技术,ORM全称是“对象-关系映射Object-Relation-Mappping”.是将数据库中的数据对象的形式表现出来,并将通过面向对象的方式将这些对象组织起来,实现系统业务逻辑过程.微软的企业级 ORM框架称为“ADO.NET实体数据框架”(EntityFramework简称EF).ORM技术避免了开发中最常见的问题.1.操作数据库代码的重复性.2.大量SQL语句影响程序的扩展性和灵活性. 1数据建模步骤: 1.1Ctrl+Shift+A快捷键打开对话框选

原文:[年终分享]彩票数据预测算法(一):离散型马尔可夫链模型实现[附C#代码] 前言:彩票是一个坑,千万不要往里面跳.任何预测彩票的方法都不可能100%,都只能说比你盲目去买要多那么一些机会而已. 已经3个月没写博客了,因为业余时间一直在研究彩票,发现还是有很多乐趣,偶尔买买,娱乐一下.本文的目的是向大家分享一个经典的数学预测算法的思路以及代码.对于这个马尔可夫链模型,我本人以前也只是听说过,研究不深,如有错误,还请赐教,互相学习. 1.马尔可夫链预测模型介绍[1] 马尔可夫链是一个能够用数学

出处不明 我们知道,AngularJS并没有自带立等可用的数据建模方案.而是以相当抽象的方式,让我们在controller中使用JSON数据作为模 型.但是随着时间的推移和项目的成长,我意识到这种建模的方式不再能满足我们项目的需求.在这篇文章中我会介绍在我的AngularJS应用中处理数据建 模的方式. 为Controller定义模型 让我们从一个简单的例子开始.我想要显示一个书本(book)的页面.下面是控制器(Controller): BookController app.controlle

在分析数据时,不可能总是对单个数据表进行分析,有时需要把多个数据表导入到PowerBI中,通过多个表中的数据及其关系来执行一些复杂的数据分析任务,因此,为准确计算分析的结果,需要在数据建模中,创建数据表之间的关系.在PowerBI中,关系(Relationship)是指数据表之间的基数(Cardinality)和交叉筛选方向(Cross Filter Direction). 基数(Cardinality) 基数关系类似于关系表的外键引用,都是通过两个数据表之间的单个数据列进行关联,该数据列叫做查