主成分分析原理与实现   主成分分析是一种矩阵的压缩算法,在减少矩阵维数的同时尽可能的保留原矩阵的信息,简单来说就是将 \(n×m\)的矩阵转换成\(n×k\)的矩阵,仅保留矩阵中所存在的主要特性,从而可以大大节省空间和数据量.最近课上学到这个知识,感觉很有意思,就在网上找一些博客进行学习,发现网上关于这方面的介绍很多,但是感觉都不太全面,单靠某一个介绍还是无法理解,当然这可能也跟个人基础有关.所以我在这里根据自己的理解写一个总结性的帖子,与大家分享同时也方便自己复习.对于主成分分析,可以参照以

用PCA(主成分分析法)进行信号滤波 此文章从我之前的C博客上导入,代码什么的可以参考matlab官方帮助文档 现在网上大多是通过PCA对数据进行降维,其实PCA还有一个用处就是可以进行信号滤波.网上对此的介绍比较少,正好最近研究了一下,所以把自己的理解记录下来. 对于PCA原理的介绍网上已经有很多帖子,我比较喜欢的是这个:PCA的数学原理.文章把PCA降维定性和数学理解分析得生动且透彻,这里不再重复. 直接上干货吧,简单一个例子: 给定信号: 其中有用信号为三个频率不同且幅值相位不相同的余弦函

主成分分析法(PAC)的优化——选择主成分的数量 根据上一讲,我们知道协方差为① 而训练集的方差为②. 我们希望在方差尽可能小的情况下选择尽可能小的K值. 也就是说我们需要找到k值使得①/②的值尽可能小(≤0.01) 那么我们可以先令K = 1 然后进行主要成分分析,得到U reduce 和 Z 计算其比例是否小鱼0.01,如果不是就令K = 2 再进行计算. 直到找到使得比例满足的k的最小值. 不过,在octave中,我们也利用在调用svd函数时候,得到的 S,U ,V参数进行判断.S是一个n

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

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

https://www.jisilu.cn/question/252942 进行维数约减(Dimensionality Reduction),目前最常用的算法是主成分分析法 (Principal Componet Analysis, PCA). 使用主成分分析法进行数据的降维处理,具体的原理和过程是怎么样的呢? 下面让我一一道来. 1 信息损失最少 例如这样一些二维数据: 我们想要将数据降到一维,到底是图中的红线好呢还是绿线好呢? 降维就意味着信息的丢失,我们需要做的,就是尽可能将这样的信息损失

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

2421: C语言习题 矩形法求定积分 时间限制: 1 Sec  内存限制: 128 MB 提交: 354  解决: 234 题目描述 写一个用矩形法求定积分的通用函数,分别求 (说明: sin,cos,exp已在系统的数学函数库中,程序开头要用#include<cmath>). 输入 输入求sin(x) 定积分的下限和上限  输入求cos(x) 定积分的下限和上限 输入求exp(x) 定积分的下限和上限 输出 求出sin(x)的定积分  求出cos(x)的定积分  求出exp(x)的定积分

这个方法挺方便的……(改写“二.Java调用C语言(JNative法)“的例子) 一.访问https://github.com/twall/jna ,下载jna-4.1.0.jar(版本不同名字不同),把它放在你jdk下的\jre\lib\ext目录下 二.在 F:\MinGW\Jna新建 Test.java: import com.sun.jna.Native; public class Test { public static void main(String[] args) { Lib l

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere

C语言折半查找法练习题 折半查找法: 折半查找法是效率较高的一种查找方法.假设有已经按照从小到大的顺序排列好的五个整数num[0]~num[4],要查找的数是key,其基本思想是: 设查找数据的范围下限为low=0,上限为high=5,求中点mid=(low+high)/2,用key与中点元素a[mid]比较,若key==a[mid],即找到,停止查找:否则,若key>a[mid],替换下限low=mid+1,到下半段继续查找:若key<a[mid],换上限high=mid-1,到上半段继续查

主成分分析法(PCA)原理和步骤 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是一种多变量统计方法,它是最常用的降维方法之一,通过正交变换将一组可能存在相关性的变量数据,转换为一组线性不相关的变量,转换后的变量被称为主成分. 可以使用两种方法进行 PCA,分别是特征分解或奇异值分解(SVD). 准备工作 PCA 将 n 维输入数据缩减为 r 维,其中 r<n.简单地说,PCA 实质上是一个基变换,使得变换后的数据有最大的方差,也就是通过对坐标轴的旋转和坐标原点的

主成分分析法PCA的原理及计算 主成分分析法 主成分分析法(Principal Component Analysis),简称PCA,其是一种统计方法,是数据降维,简化数据集的一种常用的方法 它本身是一个非监督学习的算法,作用主要是用于数据的降维,降维的意义是挺重要的,除了显而易见的通过降维,可以提高算法的效率之外,通过降维我们还可以更加方便的进行可视化,以便于我们去更好的理解数据,可以发现更便于人类理解,主成分分析其一个很重要的作用就是去噪,有的时候,经过去噪以后再进行机器学习,效果会更好 我们

主成分分析R软件实现程序(一): >d=read.table("clipboard",header=T) #从剪贴板读取数据 >sd=scale(d)  #对数据进行标准化处理 >sd  #输出标准化后的数据和属性信息,把标准化的数据拷贝到剪贴板备用 >d=read.table("clipboard",header=T)  #从剪贴板读取标准化数据 >pca=princomp(d,cor=T)  #主成分分析函数 >screepl

title: 快速排序法(quick sort) tags: 分治法(divide and conquer method) grammar_cjkRuby: true --- 算法原理 分治法的基本思想:将原问题分解为若干个更小的与原问题相似的问题,然后递归解决各个子问题,最后再将各个子问题的解组合成原问题的解. 利用分治法可以将解决办法分为 "三步走" 战略: (1) 在数据集中选定一个元素作为"基准"(pivot) (2) 将所有数据集小于基准的元素放在基准左边

一:分析: 大一学习积分的时候,我们学习过,可以通过矩形法来求定积分. 思路就是将积分区间划分成n等份,然后将这n等份近似看成矩形(或梯形),然后对所有的矩形(或梯形)的面积进行求和. 二:简单的例子 求函数X^2在的定积分 矩形法: #include<iostream> #include<math.h> using namespace std; int main(){ float fun(float x); float a, b; cout << "请输入函

一.  算法设计的要求: 为什么要学算法? /* 输出Hello word! */ #include "stdio.h" void main() { printf("Hello word!\n"): } 在此程序中,要综合运用数据结构和算法.数据结构是加工对象,语言是工具,变成需要合适的方法,但没有一个合格的算法,我们称不上合格的开发程序.所以,算法是程序设计的灵魂和核心. 1.        正确性 正确性:算法应当满足具体问题的需求. “正确”一词的含义在通常的

一.  数据结构和算法关系 为什么要学数据结构和算法? 通常,计算机解决问题的步骤如下: 在数学模型中,计算机处理的对象之间通常存在着一种最简单的线性关系,这类数学模型就是线性的数据结构.著名计算机科学家沃斯(Nikiklaus Wirth)提出一个公式:程序=数据结构+算法.数据结构就是编程的思维,编程的灵魂,算法的精髓所在,没有了数据结构,程序就好像一个空核,是低效率的.算法与数据结构是紧密联系不可分割,必须在一起才能最终解决问题.算法是程序设计的的灵魂. 二.  两种算法的比较 在此之前大

参考了C语言中折半查找法(二分法)的实现 二分查找算法(C语言实现) 先附上代码 #include<stdio.h> int BinSearch(int arr[],int len,int key) //折半查找法(二分法) { int low=0; //定义初始最小 int high=len-1; //定义初始最大 int mid; //定义中间值 while(low<=high) { mid=(low+high)/2; //找中间值 if(key==arr[mid]) //判断min

本例将随机产生一个10*10的迷宫输出后,在下面输出此迷宫的解法. 解法为从坐标(1,1)处进入,从(8,8,)出去,优先线路为先右后下再上最后为左. 不少人求解此题时运用的栈的相关知识,本例寻找线路的过程不运用进栈出栈,而是用回溯法"抹去"判断不行的线路. 话不多说,上代码. #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h>//包括根据当前时间产生随机数的函数 ][]; //创建迷宫

嵌入式C实战项目开发技巧:如果对一个有规律的数组表进行位移操作 就像下面的这个表 之前写过上面这个标题的一篇文章,讲的是以位移的方式去遍历表中的数据,效率非常高,但是,如果要实现一个乱序的流水灯或者跑马灯的话,思考一个这样的算法是不可取的,很费时间,也很费脑力,于是,今天就说一说查表法,如果在程序中运用查表法,不论多么复杂的程序,只要符合一张表,那都可以实现,非常简单,体力活而已,接下来看看下面这个程序,对上面这个进行操作吧. #include <stdio.h> #include <w