引言: 最近一直在学习主成分分析(PCA),所以想把最近学的一点知识整理一下,如果有不对的还请大家帮忙指正,共同学习. 首先我们知道当数据维度太大时,我们通常需要进行降维处理,降维处理的方式有很多种,PCA主成分分析法是一种常用的一种降维手段,它主要是基于方差来提取最有价值的信息,虽然降维之后我们并不知道每一维度的数据代表什么意义,但是它将主要的信息成分保留了下来,那么PCA是如何实现的呢? 本文详细推导了PCA的数学原理,最后以实例进行演算. PCA的数学原理 (一)降维问题 大家都知道,PC

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

本文简单整理了以下内容: (一)维数灾难 (二)特征提取--线性方法 1. 主成分分析PCA 2. 独立成分分析ICA 3. 线性判别分析LDA (一)维数灾难(Curse of dimensionality) 维数灾难就是说当样本的维数增加时,若要保持与低维情形下相同的样本密度,所需要的样本数指数型增长.从下面的图可以直观体会一下.当维度很大样本数量少时,无法通过它们学习到有价值的知识:所以需要降维,一方面在损失的信息量可以接受的情况下获得数据的低维表示,增加样本的密度:另一方面也可以达到去噪

机器学习(8) -- 降维 核心思想:将数据沿方差最大方向投影,数据更易于区分 简而言之:PCA算法其表现形式是降维,同时也是一种特征融合算法. 对于正交属性空间(对2维空间即为直角坐标系)中的样本点,如何用一个超平面(直线/平面的高维推广)对所有样本进行恰当的表达? 事实上,若存在这样的超平面,那么它大概应具有这样的性质: 最近重构性 : 样本点到这个超平面的距离都足够近: 最大可分性:样本点在这个超平面上的投影能尽可能分开. 一般的,将特征量从n维降到k维: 以最近重构性为目标,PCA的目标

存个代码,以后参考. numpy次成分分析和PCA降维 SVD分解做次成分分析 原图: 次成分复原图: 代码: import numpy as np from numpy import linalg import cv2 as cv src = cv.imread("/home/xueaoru/图片/output_3_0.png") gray = cv.cvtColor(src,cv.COLOR_BGR2GRAY) S,V,D = linalg.svd(gray) vv = np.ze

其实topographic independent component analysis 早在1999年由ICA的发明人等人就提出了,所以不算是个新技术,ICA是在1982年首先在一个神经生理学的背景下提出的,而且在1980年前后大家都在忙着研究BP,所以对ICA研究的人都不多,在1990年前后才大量的爆发关于ICA的研究,现在ICA已经较为成熟和完善了.ICA的开始是假设成分间互相独立,但是却有些的确不独立,所以还是需要对这些成分进行分析,现在发现这个是因为在eccv 12年中看到有人用这个,

斯坦福ML公开课笔记15 我们在上一篇笔记中讲到了PCA(主成分分析). PCA是一种直接的降维方法.通过求解特征值与特征向量,并选取特征值较大的一些特征向量来达到降维的效果. 本文继续PCA的话题,包含PCA的一个应用--LSI(Latent Semantic Indexing, 隐含语义索引)和PCA的一个实现--SVD(Singular Value Decomposition,神秘值分解). 在SVD和LSI结束之后.关于PCA的内容就告一段落. 视频的后半段開始讲无监督学习的一种--IC

0. 关于主成分分析的详细理解以及理论推导,这篇blog中讲的很清楚. 主成分分析是一种常用手段.这应该与因子分析等区别开来,重点在于理解主成分分析的作用以及什么情况下使用主成分分析,本文重点讲解如何使用PCA. 1. 主成分分析是一种降维方法. 实际上这个降维是这样做的:原始变量有m维,PCA主成分变量有t维(t<m),那么就相当于把这m维分别往t维上投影. 例如我们要做回归分析,如果自变量众多,彼此之间又具有复杂的相关性,那么我们考虑对自变量个数进行“减少”.而这个减少不能够丢失有效信息,由

<Oracle dbms_lock.sleep()存储过程使用技巧>-场景-分析-实例 摘要:今天是2014年3月10日,北京,雾霾,下午组织相关部门开会.会议的结尾一名开发工程师找到了我,向我请教了一下“如何延迟SQL语句的执行时间”为了是测试项目的一个功能输出.在我的建议下使用了dbms_lock.sleep()存储过程来完成了这个实现.我在会议之后体会到Oracle的package的应用场景非常重要.往往新入职场的DBA技术不错,会的东西也不少,就是不太了解什么技术应用在什么场景下,使之

ELK 日志分析实例一.ELK-web日志分析二.ELK-MySQL 慢查询日志分析三.ELK-SSH登陆日志分析四.ELK-vsftpd 日志分析 一.ELK-web日志分析 通过logstash grok正则将web日志过滤出来,输出到Elasticsearch 搜索引擎里,通过Kibana前端展示. 1.1.创建logstash grok 过滤规则 #cat ./logstahs/patterns/nginx NGINXACCESS %{IPORHOST:remote_addr} – –

PCA在Spark2.0中用法比较简单,只需要设置: .setInputCol(“features”)//保证输入是特征值向量 .setOutputCol(“pcaFeatures”)//输出 .setK()//主成分个数 注意:PCA前一定要对特征向量进行规范化(标准化)!!! //Spark 2.0 PCA主成分分析 //注意:PCA降维前必须对原始数据(特征向量)进行标准化处理 package my.spark.ml.practice; import org.apache.spark.ml

介绍 独立成分分析(ICA,Independent Component Correlation Algorithm)简介 X=AS X为n维观测信号矢量,S为独立的m(m<=n)维未知源信号矢量,矩阵A被称为混合矩阵. ICA的目的就是寻找解混矩阵W(A的逆矩阵),然后对X进行线性变换,得到输出向量U. U=WX=WAS 过程 编辑 (1)对输入数据进行中心化和白化预处理 X*=X-u 经过白化变换后的样本数据为 Z=Wz X* (2)从白化样本中求解出解混矩阵W 通过优化目标函数的方法得到W

1.近邻成分分析(NCA)算法 以上内容转载自:http://blog.csdn.net/chlele0105/article/details/13006443 2.度量学习 在机器学习中,对高维数据进行降维的主要目的是找到一个合适的低维空间,在该空间中进行学习能比原始空间性能更好.每个空间对应了在样本属性上定义的一个距离度量,而寻找合适的空间,本质上就是寻找一个合适的距离度量.度量学习(metric learning)的基本动机就是去学习一个合适的距离度量. 降维的核心在在于寻找合适空间,而合

独立成分分析(Independent component analysis) 前言 独立成分分析ICA是一个在多领域被应用的基础算法.ICA是一个不定问题,没有确定解,所以存在各种不同先验假定下的求解算法.相比其他技术,ICA的开源代码不是很多,且存在黑魔法–有些步骤并没有在论文里提到,但没有这些步骤是无法得到正确结果的. 本文给出一个ICA最大似然解法的推导,以及FastICA的python实现,限于时间和实际需求,没有对黑魔法部分完全解读,只保证FastICA实现能得到正确结果. 有兴趣的童

利用Python进行异常值分析实例代码 异常值是指样本中的个别值,也称为离群点,其数值明显偏离其余的观测值.常用检测方法3σ原则和箱型图.其中,3σ原则只适用服从正态分布的数据.在3σ原则下,异常值被定义为观察值和平均值的偏差超过3倍标准差的值.P(|x−μ|>3σ)≤0.003,在正太分布假设下,大于3σ的值出现的概率小于0.003,属于小概率事件,故可认定其为异常值. 异常值分析是检验数据是否有录入错误以及含有不合常理的数据.忽视异常值的存在是十分危险的,不加剔除地把异常值包括进数据的计算分

php开发面试题---游戏面向对象设计与分析实例 一.总结 一句话总结: 不要光空想,多看几个实例就知道自己的游戏该怎么设计了 根据实例去理解面向对象编程的的六大原则 1.英雄种类分别有:战士.法师.牧师.刺客等,那么对应的英雄类如何设计? 英雄基类,战士.法师.牧师.刺客分别是这个类的子类 2.购买道具方法和出售道具方法为什么在道具类中而不在玩家类中? 只能道具才知道自己能卖出多少钱:每个对象的数据只能由自己来访问和处理,如果其他对象想修改某个对象里的状态(数据),则只能调用其提供的publi

摘要:本文介绍了SCA技术的基本原理.应用场景,业界TOP SCA商用工具的分析说明以及技术发展趋势:让读者对SCA技术有一个基本初步的了解,能更好的准确的应用SCA工具来发现应用软件中一些安全问题,从而帮助提升软件安全质量. 1.什么是SCA SCA(Software Composition Analysis)软件成分分析,通俗的理解就是通过分析软件包含的一些信息和特征来实现对该软件的识别.管理.追踪的技术.我们知道在当今软件开发中,引入开源软件(注1)到你的项目中,避免重复造轮子是大家都再熟

上一篇文章中,我们讨论了 DAST 的概念.重要性及其工作原理.那在开发过程中如何查找开源软件包中的漏洞并学习如何修复?本指南带你一起了解 SCA 工具及其最佳实践. 如今,绝大多数代码驱动的应用程序都包括开源组件.但是,开源代码可能包含一些致命的漏洞,比如 Log4Shell 漏洞. 软件成分分析(SCA)是查找开源软件包中的漏洞并学习如何修复它们的最佳选择,确保代码和应用程序处于安全状态.本指南将带你一起了解使用 SCA 工具时的最佳实践. 什么是软件成分分析 SCA? 软件成分分析 Sof

主成分分析PCA 降维的必要性 1.多重共线性--预测变量之间相互关联.多重共线性会导致解空间的不稳定,从而可能导致结果的不连贯. 2.高维空间本身具有稀疏性.一维正态分布有68%的值落于正负标准差之间,而在十维空间上只有0.02%. 3.过多的变量会妨碍查找规律的建立. 4.仅在变量层面上分析可能会忽略变量之间的潜在联系.例如几个预测变量可能落入仅反映数据某一方面特征的一个组内. 降维的目的: 1.减少预测变量的个数 2.确保这些变量是相互独立的 3.提供一个框架来解释结果 降维的方法有:主成

PCA 减少

ICA是一种用于在统计数据中寻找隐藏的因素或者成分的方法.ICA是一种广泛用于盲缘分离的(BBS)方法,用于揭示随机变量或者信号中隐藏的信息.ICA被用于从混合信号中提取独立的信号信息.ICA在20世纪80年代提出来,但是知道90年代中后期才开始逐渐流行起来. ICA的起源可以来源于一个鸡尾酒会问题,我们假设三个观测点x1,x2,x3,放在房间里同时检测三个人说话,另三个人的原始信号为s1,s2,s3,则求解的过程可以如下图所示: 定义 假设n个随机变量x1,x2,-.xn,由n个随机变量s1,