样本 代码: import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.datasets import load_iris #加载鸢尾花数据集导入函数 data = load_iris()#加载数据,array([[5.1 3.5 1.4 0.2].....]) #print(data) y = data.target #各50个 0,1,2 暂不明作用, #print(y) X = da

PCA降维--两种实现 : SVD或EVD. 强力总结. 在鸢尾花数据集(iris)实做 今天自己实现PCA,从网上看文章的时候,发现有的文章没有搞清楚把SVD(奇异值分解)实现和EVD(特征值分解)实现,查阅多个文章很容易更糊涂,所以搞懂之后写下这个总结. 先说最关键的点: a. PCA两个主要的实现方式: SVD(奇异值分解), EVD(特征值分解). b. 特征值分解方式需要计算协方差矩阵,分解的是协方差矩阵.  SVD方式不需要计算协方差矩阵,分解的是经过中心化的原数据矩阵 1.特征值分

PS:这是6月份时的一个结课项目,当时的想法就是把之前在Coursera ML课上实现过的对手写数字识别的方法迁移过来,但是最后的效果不太好… 2014年 6 月 一.实验概述 实验采用的是CIFAR-10 图像数据库,一共包括60000幅32x32 彩色图像.这些图像分为10类,每类6000幅.整个数据库分为五个训练包和一个测试包,每个包一万幅图像,所以一共5万幅训练图像,1万幅测试图像.    测试包中,每个类包括1000幅图像,随机排序.而5个训练包合在一起,每类包括5000幅图像.类的标

之前总结过关于PCA的知识:深入学习主成分分析(PCA)算法原理.这里打算再写一篇笔记,总结一下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维. 在数据处理中,经常会遇到特征维度比样本数量多得多的情况,如果拿到实际工程中去跑,效果不一定好.一是因为冗余的特征会带来一些噪音,影响计算的结果:二是因为无关的特征会加大计算量,耗费时间和资源.所以我们通常会对数据重新变换一下,再跑模型.数据变换的目的不仅仅是降维,还可以消除特征之间的相关性,并发现一些潜在的特征变量. 降维算法由很多,比如PCA

PCA降维笔记 一个非监督的机器学习算法 主要用于数据的降维 通过降维, 可以发现更便 于人类理解的特征 其他应用:可视化:去噪 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. 降维思路 原数据: 二维数据据降维到一维数: 这是去掉特征1和特征2降维后的样子,从图中我们可以感觉到,右边这个比左边这个好一些,因为他们分散的间距比较大,可区

机器学习算法-PCA降维 一.引言 在实际的数据分析问题中我们遇到的问题通常有较高维数的特征,在进行实际的数据分析的时候,我们并不会将所有的特征都用于算法的训练,而是挑选出我们认为可能对目标有影响的特征.比如在泰坦尼克号乘员生存预测的问题中我们会将姓名作为无用信息进行处理,这是我们可以从直观上比较好理解的.但是有些特征之间可能存在强相关关系,比如研究一个地区的发展状况,我们可能会选择该地区的GDP和人均消费水平这两个特征作为一个衡量指标.显然这两者之间是存在较强的相关关系,他们描述的都是该地区的

背景与原理: PCA(主成分分析)是将一个数据的特征数量减少的同时尽可能保留最多信息的方法.所谓降维,就是在说对于一个$n$维数据集,其可以看做一个$n$维空间中的点集(或者向量集),而我们要把这个向量集投影到一个$k<n$维空间中,这样当然会导致信息损失,但是如果这个$k$维空间的基底选取的足够好,那么我们可以在投影过程中尽可能多地保留原数据集的信息. 数据降维的目的在于使得数据更直观.更易读.降低算法的计算开销.去除噪声. 接下来我们讨论下如何选取$k$维子空间: 假设原数据集有$m$条数据

北京电子科技学院(BESTI)实验报告5 课程: 信息安全系统设计基础 班级:1452.1453 姓名:(按贡献大小排名) 郑凯杰.周恩德 学号:(按贡献大小排名) 20145314.20145217 指导教师:娄嘉鹏 实验日期:2016.11.24 实验时间:10:00-12:00 仪器组次: 必修/选修:必修 实验序号:3 实验名称:实时系统的移植 实验目的与要求: 1.掌握在ARM开发板实现一个简单的WEB服务器的过程. 2.学习在ARM开发板上的SOCKET网络编程. 3.学习Linux

北京电子科技学院(BESTI)实验报告4 课程: 信息安全系统设计基础 班级:1452.1453 姓名:(按贡献大小排名)周恩德 .郑凯杰 学号:(按贡献大小排名)20145217 .201453 指导教师:娄嘉鹏 实验日期:2016.11.24 实验时间:10:00-12:00 仪器组次: 必修/选修:必修 实验序号:3 实验名称:实时系统的移植 一.实验目的与要求: 1.掌握实时系统应用和驱动程序的编写 2.选择某个接口电路 实验仪器: pc Xp系统 虚拟Linux环境 Redhat 9.

20145215&20145307信息安全系统设计基础实验报告 PART1 一.实验原理 交叉编译,简单地说,就是在一个平台上生成另一个平台上的可执行代码.同一个体系结构可以运行不同的操作系统:同样,同一个操作系统也可以在不同的体系结构上运行.在Linux PC上,利用arm-linux-gcc编译器,可编译出针对Linux ARM平台的可执行代码. 二.实验内容与步骤 1.连接arm开发板 首先连接电源线,使开发板的开关处于闭合状态,再分别将串口线.并口线.网线和USB线与PC机连好.连接串口

北京电子科技学院(BESTI)实验报告1 课程: 信息安全系统设计基础 班级:1452.1453 姓名:(按贡献大小排名)郑凯杰 .周恩德 学号:(按贡献大小排名)20145314 .20145217 指导教师:娄嘉鹏 实验日期:2016.11.13 实验时间:10:00-12:30 仪器组次: 必修/选修:必修 实验序号:1 实验名称:嵌入式Linux开发 11: 一.实验目的与要求: 熟悉 linux 开发环境 学会基于 S3C2410 的 linux 开发环境的配置和使用 使用 linux

北京电子科技学院(BESTI)实验报告3 课程: 信息安全系统设计基础 班级:1452.1453 姓名:(按贡献大小排名)周恩德 .郑凯杰 学号:(按贡献大小排名)20145217 .201453 指导教师:娄嘉鹏 实验日期:2016.11.24 实验时间:10:00-12:00 仪器组次: 必修/选修:必修 实验序号:3 实验名称:实时系统的移植 一.实验目的与要求: 1.安装ADS 2.安装GIVEIO驱动 3.安装JTAG驱动 4.测试基本安装是否正确 实验仪器: arm UP-TECH

20145205 <Java程序设计>实验报告五:Java网络编程及安全 实验要求 1.掌握Socket程序的编写: 2.掌握密码技术的使用: 3.客户端中输入明文,利用DES算法加密,DES的秘钥用RSA公钥密码中服务器的公钥加密,计算明文的Hash函数值,一起传送给客户端. 实验内容 我和20135237方浩南结对编程,我设计服务器的部分 获取本机的IP地址时,因为我的环境变量有问题,所以是无法直接用ipconfig在cmd中得到IP地址的,要在前面加上System32\ipconfig才

20145220&20145209&20145309信息安全系统设计基础实验报告(5) 实验报告链接: http://www.cnblogs.com/zym0728/p/6132249.html

20145220&20145209&20145309信息安全系统设计基础实验报告(3) 实验报告链接: http://www.cnblogs.com/zym0728/p/6132243.html

20145220&20145209&20145309信息安全系统设计基础实验报告(4) 实验报告链接: http://www.cnblogs.com/zym0728/p/6132246.html

20145220&20145209&20145309信息安全系统设计基础实验报告(2) 实验报告链接: http://www.cnblogs.com/zym0728/p/6083664.html

一.目的和要求 1. 实验目的 (1)加深对作业调度算法的理解: (2)进行程序设计的训练. 2．实验要求 用高级语言编写一个或多个作业调度的模拟程序. 单道批处理系统的作业调度程序.作业一投入运行,它就占有计算机的一切资源直到作业完成为止,因此调度作业时不必考虑它所需要的资源是否得到满足,它所运行的时间等因素.      作业调度算法: 1)        采用先来先服务(FCFS)调度算法,即按作业到达的先后次序进行调度.总是首先调度在系统中等待时间最长的作业. 2)        短作业优

实验二.作业调度模拟实验 专业:商业软件工程  姓名:王泽锴 学号:201406114113 一.实验目的 (1)加深对作业调度算法的理解: (2)进行程序设计的训练. 二.实验内容和要求 (1)实验要求 用高级语言编写一个或多个作业调度的模拟程序. 单道批处理系统的作业调度程序.作业一投入运行,它就占有计算机的一切资源直到作业完成为止,因此调度作业时不必考虑它所需要的资源是否得到满足,它所运行的时间等因素. (2)实验内容 根据指定的实验课题,完成设计.编码和调试工作,完成实验报告. 三.实验

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

本片博客为实验楼的训练营课程深入学习<C++ Primer第五版>的实验报告和学习笔记. 原课程地址为:https://www.shiyanlou.com/courses/405# 原文出处:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/4793049.html 程序设计思路 实验结果: 源代码: header.h #pragma once #include <iostream> #include <string> #include <vecto