主成分分析逆变换第15页

Matlab积分运算

傅里叶逆变换快速傅里叶变换卷积：卷积是两个变量在某范围内相乘后求和的结果。F(g(x)*f(x))=F(g(x))F(f(x))拉普拉斯变换拉普拉斯逆变换

金_大虾·2023-02-03 10:15

【数学建模】常用算法-主成分分析PCA的Python实现

1前言本文主要讲解主成分分析析法（PCA）的python实现，后续会跟进实例分析2原理-代码实现2.1实现步骤主成分分析PCA是一种应用广泛的和降维方法，对其实现做以下归纳2.2代码实现导入包importnumpyasnp

一川风絮千片雪·2023-02-02 16:21

主成分分析（Principal Component Analysis ）

重点1作用2算法过程作用1Feature之间不是相互独立，存在相关性，造成特征冗余。增加计算量。PCA可以改善这一情况2高维度数据可视化算法过程步骤有一个矩阵，维度（m,n）,m个采样数据，每个数据有n个feature。1特征去均值，标准化（归一化）2(1)求或的特征值（）和特征向量（）,其中维度：（2),维度：（3）按照从大到小的顺序，取的对应的列。取前列得到矩阵,维度的取值标准是，要求将后，前

lilicat·2023-02-02 15:10

笔记——机器学习入门

文章目录机器学习概述什么是机器学习机器学习算法分类机器学习开发流程机器学习框架数据集获取获取sklearn自带数据集的方法数据集划分特征工程特征工程步骤：特征提取特征预处理归一化标准化(常用这种方式无量纲化)特征降维特征选择主成分分析

小佘要加油·2023-02-02 10:00

主成分分析学习笔记

一学习链接：第六章：6.2.1总体主成分分析（总体主成分推导）_哔哩哔哩_bilibili通俗易懂的主成分分析法（PCA）详解_Murray_-DevPress官方社区(csdn.net)通俗易懂的主成分分析法

生信研究猿·2023-02-01 11:55

SAR成像处理算法_CS算法_原理

目录方位向傅里叶变换补余RCMC（CS因子相乘）与Raney论文之间的关系：距离向傅里叶变换距离向压缩、SRC、一致RCMC与Raney论文之间的关系距离向傅里叶逆变换方位压缩及相位校正与Raney论文之间的关系方位向逆傅里叶变换由于原文公式较多

爱学习的小伟·2023-02-01 08:43

主成分分析

在有限的数据集下，过高的数据维数会导致维度灾难；降维的方法包括特征提取和特征选择；主成分分析是将原始共线性的特征转化为相互正交的特征，从而实现特征提取。

李奕辰的爸爸·2023-02-01 05:20

学习笔记|傅里叶变换

把频域换到时域，就是傅立叶逆变换。分为多个正弦波3.傅里叶级数拉格朗日等数学家发现某些周期函数可以由三角函数的和来表示傅里叶猜测任意周期函数都可以写成三角函数之和。

Brlat·2023-02-01 04:29

深度学习笔记 —— 转置卷积

如果要做逆变换需要能推出来：n>=sn'+k-2p-s（刚好整除的情况下取等号）转置卷积是形状上做逆运算，但元素值不是。转置

Whisper_yl·2023-02-01 04:59

不会R语言，也可以画出高端大气的科研图。

每当看见别人文章中高端大气上档次的热图、富集图、韦恩图、小提琴图、蜜蜂图、火山图和主成分分析图等等，作为不会R语言的科研小白，你是否也和我一样对这种提升文章质量的Figure望洋兴叹

科研猫_2020·2023-01-31 18:59

用python实现滤波器_Python利用FFT进行简单滤波的实现

1、流程大体流程如下，无论图像、声音、ADC数据都是如下流程：(1)将原信号进行FFT;(2)将进行FFT得到的数据去掉需要滤波的频率；(3)进行FFT逆变换得到信号数据；2、算法仿真2.1生成数据：#

weixin_39830917·2023-01-31 14:07

利用python对图像进行傅里叶变换_Python 实现图像快速傅里叶变换和离散余弦变换...

二维DFT的变换及逆变换公式如下：DFT尽管解决了频域离散化的问题，但运算量太大。从公式中可以看到

Miss.94364·2023-01-31 14:37

ML--数据预处理，降维，特征提取及聚类

ML–数据预处理，降维，特征提取及聚类主要涉及的知识点有：几种常见的数据预处理工具PCA主成分分析用于数据降维PCA主成分分析和NMF非负矩阵分解用于特征提取几种常用的聚类算法一.数据预处理1.使用StandardScaler

weixin_30496431·2023-01-31 14:06

Python基于主成分分析的客户信贷评级

变量压缩的方法非常多，但百法不离其中，其实最根本的都是**「主成分分析」(PrimaryCo

古杜且偲·2023-01-31 11:01

狼孟雄深·2023-01-31 10:39

python 多元线性回归_多元统计分析之多元线性回归的R语言实现

重要的多元统计分析方法有:多重回归分析、判别分析、聚类分析、主成分分析、对应分析、因子分析、典型相关分析

weixin_39667652·2023-01-31 10:51

数学建模数据分析常见套路模板

数据分析题归纳模型总结1数据预处理1.1数据丢失1.2数据异常点1.2.1数据异常的依据2数据降维2.1主成分分析_复杂型2.1主成分分析_简单型2.2K-means聚类分析_复杂型2.2K-means

Philo`·2023-01-31 05:08

matlab 离散傅里叶变换_Python 实现图像快速傅里叶变换和离散余弦变换

二维DFT的变换及逆变换公式如下：DFT尽管解决了频域离散化的问题，但运算量太大。从公式中可以看到

weixin_39680208·2023-01-31 02:24

【从FT到DFT和FFT】（三）从离散傅里叶变换到快速傅里叶变换

Twilight Sparkle.·2023-01-31 02:54

纯干货：FFT快速傅里叶变换的Python语言实现（源代码）

FFT和IFFT的Python语言实现源代码直接把我用了一个晚上写好的快速傅里叶变换和快速傅里叶逆变换的Python语言代码贴出，关键部分有注释，里面只用到了Python标准库cmath库，因为要计算cos

闪烁的量子·2023-01-31 00:23

奇异谱分析(SSA)的matlab实现

SSA前言一、SSA(SingularSpectrumAnalysis)二、代码实现及案例展示总结前言奇异谱分析（SSA）是主成分分析的一个特例，它特别适用于分析一维时间序列，能有效的提取时间序列中的趋势项

咋（za）说·2023-01-30 22:15

数学建模笔记因子分析

文章目录因子分析跟主成分分析对比因子分析的实例例1例2因子分析模型原理假设性质因子载荷矩阵的意义参数估计因子旋转方法因子分析SPSS操作实例第一次运行对因子分析结果的介绍因子载荷散点图因子得分因子分析跟主成分分析对比主成分分析

丸丸丸子w·2023-01-29 20:39

机器学习12 降维

14降维内容：14.1数据压缩14.2数据可视化14.3主成分分析法（PCA）14.4选择主成分的数量14.5压缩重现14.6应用PCA建议14.1数据压缩上一章讨论了第一种类型的无监督学习：聚类算法。

黄桃百香果·2023-01-29 15:13

常用机器学习算法入门（小白适用）

目录1.监督学习贝叶斯与朴素贝叶斯SVM决策树回归2.非监督学习KMeans聚类主成分分析PCA1.监督学习1.1贝叶斯与朴素贝叶斯1.11贝叶斯贝叶斯是基于对观测值概率分布的主观判断（先验概率）进行修正的定理

茶小美·2023-01-29 06:35

【Python机器学习基础教程】第三章第四节：降维、特征提取与流形学习

降维、特征提取与流形学习主成分分析非负矩阵分解用t-SNE进行流形学习前面讨论过，利用无监督学习进行数据变换可能有很多种目的。

调参侠鱼尾·2023-01-28 11:52

多元统计分析小总结 python实现

：一个变量(标志值或指标)的统计分析理论和方法(单个随机变量)多元统计分析：主要讲授多变量统计理论和方法(随机向量=(1,2,…,),均为随机变量）研究内容1.简化数据结构(降维问题)---多变量分析主成分分析

Cistanche Herba·2023-01-27 08:57

全国108个城市一二三线排名出炉，快来看看你的城市属于几线？

算法框架为：一级指数的权重以新一线城市研究所专家委员会打分的方式计入，二级指数以下的数据则采用主成分分析法[1]。据该算法框架综合得出《中国城市商业魅力排行

樱花落在无妄海·2023-01-27 02:03

吴恩达机器学习系列五(聚类和降维)

吴恩达机器学习系列五聚类（Clustering）无监督学习K-均值算法优化目标随机初始化选择聚类数降维（DimensionalityReduction）动机一：数据压缩动机二：数据可视化主成分分析问题主成分分析算法选择主成分的数量重建的压缩表示主成分分析法的应用建议聚类

酸菜鱼_2323·2023-01-24 15:37

2022福大数学建模赛题B题-主成分分析和单因素方差分析-附python代码

思路：首先利用主成分分析方法分析主要的变量，再根据单因素分析方法看它们对因变量食物寒热性的影响。简单介绍：主成分分析法（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的多变

渣渣zheng·2023-01-24 12:18

Principal components analysis(PCA)--主成分分析1.0

由于内容极多，将分为多个小节分部阐释）（本节主要内容请参考“总结”或目录）定义在多元统计分析中，主成分分析（英语：Principalcomponentsanalysis，PCA）是一种统计分析、简化数据集的方法

独角兽团队·2023-01-24 11:24

笔记-Principal Component Analysis based on L1-norm Maximization（PCA主成分分析）

1.问题的产生背景随着技术的发展，不再繁琐的数据收集使得数据的规模越来越大，同时造成数据的复杂性也逐渐攀升，甚至会有成百上千的维度。而高纬度数据中必然会有一些冗余信息，我们希望在不影响性能的前提下尽量简化问题。2.存在的问题在PCA技术中，研究者提出了众多方法。传统的L2-PCA方法在许多问题上取得了成功，但是由于L2范数容易出现异常值，从而扩大了较大范数的异常值的影响。基于L1范数的方法比基于L

Joey Twan·2023-01-24 11:53

Principal Component Analysis(PCA)主成分分析

一、PCA是什么？PCA主要是通过矩阵的运算将具有一定相关性的样本数据，投影到一组特征向量不相关的低维空间，期间会舍弃非主成分方向，仅仅保留所需要的单位正交化后的特征向量。而且，这种舍弃会使样本的密度增大，这是PCA的主要作用；同时，往往最小的特征值所对应的特征向量与噪声有关，这种舍弃会起到降噪的效果。PCA的原理图：本质是为了样本点到其低维投影点的距离平方和最小，等价于求方差最大的几个方向，即为

代码小白y·2023-01-24 11:21

机器学习 PCA(Principal Component Analysis)主成分分析

在讨论PCA之前，先说一说什么是协方差矩阵：设是一组数据，每一个数据是有p个特征值列向量，则数据是一个的矩阵。样本均值M定义为：对数据进行中心化：最终进行了中心化的数据为（也称为平均偏差形式）样本的协方差矩阵定义为：协方差矩阵主对角线上的元素，表示总体数据在第j个特征取值的方差。而非主对角线上的元素，表示特征i和特征j的相关性，若表示第i个特征和第j个特征无关。所以数据的总方差就是协方差矩阵主对角

猫猫虫(——)·2023-01-24 11:51

PCA-1 主成分分析--主成分

主成分分析(principalcomponentanalysis,PCA)是一种的常见的无监督学习方法，这一方法利用正交变换把由线性相关变量表示的观测数据转换为少数几个有线性无关变量表示的数据。

丘文波·2023-01-24 11:20

图文并茂的PCA教程（Principal Component Analysis，即主成分分析）

PCA——主成分分析PCA全称PrincipalComponentAnalysis，即主成分分析，是一种常用的数据降维方法。

土戈·2023-01-24 11:46

Principal component analysis（PCA）-- 主成分分析2.0

前情回顾：Principalcomponentanalysis（PCA）--主成分分析1.0（本节主要内容请参考“总结”或目录）在进入PCA算法的推导之前，我们需要先熟知几个核心数学概念MathematicalBackground

独角兽团队·2023-01-24 11:14

python 小波分解_医学图像处理案例（十六）——基于小波变换和脉冲耦合神经网络的图像融合...

1、小波变换融合回顾小波变换融合算法基本思想：首先对源图像进行小波变换，然后按照一定规则对变换系数进行合并；最后对合并后的系数进行小波逆变换得到融合图像。

喵琛CC·2023-01-24 10:39

聚类分析&主成分分析

这里写目录标题样本的相似性度量一、聚类分析pdistlinkageclusterdemo1demo2demo3二、主成分分析样本的相似性度量一、聚类分析pdistY=pdist(X,metric)linkageclusterdemo1clc

Selvaggia·2023-01-23 07:14

利用主成分分析构建个股投资者情绪指标

利用主成分分析构建个股投资者情绪指标投资者情绪指标构建数据获取主成分分析投资者情绪指标构建对股票的投资者情绪的研究，大部分都是通过对股票评论的内容进行情感分析来获取的，之前看到一篇论文是以隔夜收益率、个股换手率增长额

weixin_54969622·2023-01-22 01:29

吴恩达机器学习打卡day9

课程视频P83—主成分分析构思PCA(PrincipalComponentAnalysisProblemFormulation)线性回归和PCA的最优模型都是最小化某个值，只是线性回归最小化预测值和真实值之间的误差

学吧学无止境·2023-01-21 21:01

[读书笔记]机器学习：实用案例解析（8）

无监督学习：发掘数据中的结构，但没有任何已知答案指导主成分分析（PrincipleComponentsAnalysis,PCA）：根据每一列包含原始数据信息的多少，对源数据进行排序，排在第一列的成为第一主成分

weixin_33721344·2023-01-21 15:20

吴恩达机器学习课后作业7——K-means聚类与主成分分析

在第二部分中，您将使用主成分分析来寻找人脸图像的低维表示之前的题目中都是有监督的算法，每一个样本X都对应有一个标签y,这回我们使用的K-means算法是无监督算法。

学吧学无止境·2023-01-20 17:01

机器学习第17篇 - 特征变量筛选（1）

主成分分析、奇异值分解是常用的降维方式。如PCA通过把原始变量

生信宝典·2023-01-20 14:18

《深入浅出数据科学》[美]斯楠·奥兹德米尔（Sinan Ozdemir）读书笔记

朴素贝叶斯分类决策树分类树无监督学习特征提取和主成分分析第12章超越精要偏差-方差权衡K层交叉验证网格搜索算法集成技术神经网络第2章数据的类型1.结构化数据：指特征和观察值以表

什么网名好记·2023-01-20 14:43

PCA主成分分析实战案例

遇到的问题：X=df.loc[:,0:4].values#提取第0-3列y=df.loc[:,4].values#提取第4列报错：TypeError:cannotdosliceindexingonIndexwiththeseindexers[0]oftypeint修改代码为：X=df.iloc[:,0:4].values#提取第0-3列y=df.iloc[:,4].values#提取第4列pyth

磁生电·2023-01-20 05:30

PCA原理学习及实战应用

1.前言在接触到了文本的分布式表示（或称嵌入式、向量）后，发现深入学习和理解主成分分析十分有必要，主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）可以帮助我们把数据中，相对不重要

胖胖的飞象·2023-01-20 05:00

3.5 特征提取和降维

特征提取用于提升模型的表示能力数据降维主要是在不减少模型准确率的情况下减少数据的特征数量1.主成分分析（PCA）在多元统计分析中，主成分分析是一种分析、简化数据及、提取主要成分的技术。

大桃子技术·2023-01-20 05:59

PCA降维小白实战初探

记录利用PCA主成分分析法对python自带的鸢尾花数据集进行降维的过程，没有直接的调用PCA库，而是用协方差矩阵一步一步算的，利于加深印象，方便以后复习~导库导数据#PCA降维鸢尾花实战importnumpyasnpimportpandasaspddf

上课不要摸鱼江·2023-01-20 05:29

我的PCA与KPCA学习笔记

PCA算法步骤（协方差矩阵）PCA算法步骤（SVD）选取前d’个主成分PCA的意义KPCA与PCA的区别KPCAKPCA.中文名称”核主成分分析“，是对PCA算法的非线性扩展。

流动的风与雪·2023-01-20 05:28

机器学习之降维压缩数据

特征提取：将原始数据压缩为低纬度的5.1用主成分分析实现无监督降维5.1完成以下步骤：标准化数据构建协方差矩阵获取协方差矩阵特征值和特征向量以降序对特征值排序，从而对特征排序importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdf

热爱学习的小鲁同学·2023-01-20 05:56

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