matlab 中自带的函数就不必怀疑. princomp:principal componet analysis (PCA). [COEFF,SCORE,latent,tsquare]=princomp(X); 参数: %%%%%%%%%%%%%%%%%% INPUT: X是数据:n*p,其中n代表样本个数,p代表特征维数 %%%%%%%%%%%%%%%%%% OUTPUT: COEFF: 协方差 p*p,投影矩阵 SCORE:投影之后的数据.如果样本个数<=特征维数,有一个有意思的 现象:SC

MATLAB实例:PCA降维 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. iris数据 5.1,3.5,1.4,0.2,1 4.9,3.0,1.4,0.2,1 4.7,3.2,1.3,0.2,1 4.6,3.1,1.5,0.2,1 5.0,3.6,1.4,0.2,1 5.4,3.9,1.7,0.4,1 4.6,3.4,1.4,0.3,1 5.0,3.4,1.5,0.2,1 4.4,2.9,1.4,0.2,1 4.9,3.1,1.5,0.1

MATLAB实例:PCA(主成成分分析)详解 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 主成成分分析 2. MATLAB解释 详细信息请看:Principal component analysis of raw data - mathworks [coeff,score,latent,tsquared,explained,mu] = pca(X) coeff = pca(X) returns the principal componen

简单的主成分分析.第一次见识PCA,我的认识是,尽量用更少的维度来描述数据,以达到理想(虽不是最好,但是''性价比''最高)的效果. %% 主成分分析降维 clear; % 参数初始化 inputfile = 'F:\Techonolgoy\MATLAB\file\MTALAB数据分析与挖掘实战\Datasets\chapter4\chapter4\示例程序\data\principal_component.xls'; outputfile = 'F:\Techonolgoy\MATLAB\fi

function [V,S,E]=princa(X) [m,n]=size(X); %计算矩阵的行m和列n %-------------第一步:标准化矩阵-----------------% mv=mean(X); %计算各变量的均值 st=std(X); %计算各变量的标准差 X=(X-repmat(mv,m,1))./repmat(st,m,1); %标准化矩阵X %-------------第二步:计算相关系数矩阵-----------------% % R1=X'*X/(m-1); %方

http://blog.csdn.net/gotomic/article/details/7898307 注意到以'.'分割时,写成'\.'.前者代表其他含义.可通过help regexp来查询. 例子:字符串分割, str = deblank(line);%去掉两端空格 index_reg=regexp(str, '\s+', 'split'); %多个空格隔开

Matlab 自带PCA函数形式为 [mappedX, mapping] = pca(X, no_dims) 自己编写PCA函数的步骤 %第一步:输入样本矩阵%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% data=rand(10,8)+randn(10,8)+ones(10,8); %现对其进行pca降维 %% %第二步:计算样本中每一维的均值,然后计算观察值与均值之间的偏差,再计算协方差矩阵 data=bsxfun(@minus,data,mean(data)

Icon&port %%外型图表封装 %%.曲线型标注: plot(cos(:*pi),sin(:*pi)) %%.文字型标注: disp('PID\n控制器') %%.曲线加文字型标注: plot(cos(:*pi),sin(:*pi)) disp('PID\n控制器') %%.图像型标注: image(imread('sdu.jpg')) %%.传递函数型标注: droots([-],[- -], ,'z') %%zpk传递函数模型 Parameters Initialization 当打开

相对与网上很多人分享的有关PCA的经历,我第一次接触PCA却不是从人脸表情识别开始的,但我所在的实验室方向之一是人脸的研究,最后也会回到这个方向上来吧. PCA(principal components analysis)是一种非常有用的统计技术,它已经应用于人脸识别和图像压缩领域中,并且是高维数据计算模型的常用技术.简单说是把高维数据将成低维数据,比如100000x100000的矩阵降成100000x100的. 从例子中也看得出在数学模型中直观看到的是对矩阵进行的各种各样的变形最终达到我们所需

http://blog.json.tw/using-matlab-implementing-pca-dimension-reduction 設有m筆資料, 每筆資料皆為n維, 如此可將他們視為一個mxn matrix.若資料的維度太大時, 可能不利於分析, 例如這m筆資料用作機器學習. PCA的想法是算出這mxn matrix的斜方差矩陣, 此矩陣大小為nxn, 計算此矩陣n個特徵值(eigen value)及其對應的特徵向量(eigen vector), 依eigen value大小由小到大排

题目:输入一个英文句子,翻转句子中单词的顺序,但单词内字符的顺序不变.句子中单词以空格符隔开.为简单起见,标点符号和普通字母一样处理.例如输入“I am a student.”,则输出“student. a am I”. 思路:首先将整个句子按字符翻转,然后再将其中每个单词的字符旋转. #include <string> #include "stdafx.h" void Reverse(char *pBegin, char *pEnd) { if(pBegin == NUL

之前对PCA的原理挺熟悉,但一直没有真正使用过.最近在做降维,实际用到了PCA方法对样本特征进行降维,但在实践过程中遇到了降维后样本维数大小限制问题. MATLAB自带PCA函数:[coeff, score, latent, tsquared] = pca(X) 其中,X是n*p的,n是样本个数,p是特征维数. (1)coeff矩阵是返回的转换矩阵,就是把原始样本转换到新空间中的转换矩阵. (2)score是原始样本矩阵在新样本空间中的表示,也就是原始样本乘上转换矩阵,但是还不是直接乘,要减去一

ISODATA聚类算法的matlab程序 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 参考:Kmeans及ISODATA算法的matlab实现 算法简介:聚类算法:ISODATA算法 数据见:MATLAB实例:PCA降维中的iris数据集,保存为:iris.data,最后一列是类标签. demo_isodata.m clear clc data_load=dlmread('iris.data'); [~,dim]=size(data_load)

canopy聚类算法的MATLAB程序 凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. canopy聚类算法简介 Canopy聚类算法是一个将对象分组到类的简单.快速.精确地方法.每个对象用多维特征空间里的一个点来表示.这个算法使用一个快速近似距离度量和两个距离阈值T1>T2来处理.基本的算法是,从一个点集合开始并且随机删除一个,创建一个包含这个点的Canopy,并在剩余的点集合上迭代.对于每个点,如果它的距离第一个点的距离小于T1,然后这个点就加

10. Dimensionality Reduction Content  10. Dimensionality Reduction 10.1 Motivation 10.1.1 Motivation one: Data Compression 10.2.2 Motivation two: Visualization 10.2 Principal Component Analysis 10.2.1 Problem formulation 10.2.2 Principal Component An

​第八篇:字符识别 车牌定位.车牌倾斜校正.车牌字符分割都是为车牌字符识别做的前提工作,这些前提工作直接关系到车牌识别系统的性能.车牌字符识别是车牌识别系统的核心部分,车牌字符识别的准确率是衡量车牌识别系统的一个很重要的指标. 一般字符识别的方法就是采用模式识别方法,简单的来说模式识别就是先通过提取输入模板的特征,然后通过模板的特征对样本进行分类,从而识别出样本.模式识别主要包括:数据采集.预处理.特征提取.特征匹配,其结构框架如图: 字符识别是模式识别的一个重要应用,首先提取待识别字符的特征:

前面的话 HTTP的主要不足包括通信使用明文(不加密),内容可能会被窃听:不验证通信方的身份,有可能遭遇伪装:无法证明报文的完整性,有可能被篡改 基本认证和摘要认证能够使得用户识别后较安全的访问服务器,但在实际环境中,它们并不足以保护那些重要的事务处理.这时,就需要一种更复杂.更安全的技术,通过数字密码来保护HTTP事务免受窃听和篡改的侵害.本文将详细介绍安全HTTP HTTPS介绍 人们会用Web事务来处理一些很重要的事情.如果没有强有力的安全保证,人们就无法安心地进行网络购物或使用银行业务.

简单爬虫,突破复杂验证码和IP访问限制 文章地址:http://www.cnblogs.com/likeli/p/4730709.html   好吧,看题目就知道我是要写一个爬虫,这个爬虫的目标网站有一些反爬取意识,所以就有了本文了. 我先说说场景吧: 由于工作需要,平时有一大堆数据需要在网上查询,并归档存库.某次,这种任务也给我安排了一份.观察了一网站,我的第一反应就是用爬虫取抓取.这种机械的工作何必人工呢? 由于这家网站有反爬虫的意识,做了些工作,给我的爬虫去爬取数据造成了某些麻烦. 先列举

因为在做个小标签的时候需要将部分字符旋转180度,在scn上找了很久也发布了自己的提问,不过最终的结果却不尽人意.Rotated text in smartforms need use the PCL to control the printer,But part of our printers were not zebra's.So this problem still bothers me.一切等到研究结束吧,先预存问题.

想不到这还可以用并查集解,不过后来证明确实可以…… 题意也有些难理解—— 给你一个锁,这个所由n个字母组成,然后这个锁有m个区间,每次可以对一个区间进行操作,并且区间中的所有字母要同时操作.每次操作可以将区间中所有字母+1.即把a变成b,把z变成a. 举个例子,比如有一个锁,由abcdef组成,前三个字母abc是一个区间,第四五个字母de是一个区间,那么如果对abc操作一次,则获得新锁bcddef,再对de区间操作一次,得bcdeff.但是,最后一个字母f是不能操作的. 如果一把锁通过对可操作区

Cocos2d-X顺便文本显示在以下三个: CCLabelTTF: 使用系统字体.每一个字符串会生成一个纹理.显示效率比較低下,适合不变化的文字 CCLabelAtlas: 使用NodeAtlas优化渲染,适合常常变化的数字,比方分数,金钱之类的数字 CCLabelBMFont: 使用CCSpriteBatchNode,非常灵活,每一个字符都是一个精灵,能够对每一个字符进行操作,直接使用图片.将文字画在 设置文本的字体为CCLabelTTF //在层上设置属性 bool Label::init(