主成分分析逆变换

地震勘探原理---数字滤波处理

目录一.地震数字滤波的目标二.数字滤波器2.1数字滤波器的分类三.一维数字滤波器3.1傅里叶变换与傅里叶逆变换3.2滤波流程四.二维数字滤波4.1为什么有二维数字滤波4.2f-k域滤波4.3τ-p域滤波
DARRENANJIAN·2023-12-23 19:12

机器学习之CPA降维

主成分分析降维fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.decompositionimportPCAimportpylabasplfromitertoolsimportcycleiris
civilpy·2023-12-23 06:31

深度学习（4）数据预处理-均值减法

1)从主成分分析（PCA）入手解释2)从深度学习反向传播计算入手3、代码1）图像去均值（imagemean）2）像素均值（pixelmean）当样本类别差异较大，减少样本差异，对样本数据进行预处理，这也是提高模型泛华能力的一种
香博士·2023-12-23 03:45

2019-01-24 多元高斯分布

建模示例改良版的异常检测算法：多元高斯分布或者多元正态分布多元高斯分布的参数：向量µ，一个n×n矩阵Σ，Σ被称为协方差矩阵（主成分分析也出现了协方差矩阵）Σ的行列式，使用Octave命令det(Sigma
奈何qiao·2023-12-23 01:53

机器学习——主成分分析（PCA）

今天由我来向大家何为PCA算法及如何实现，PCA算法是无监督方法的典型，在此之前我们先来了解有监督学习、无监督学习以及半监督学习的区别。一、有监督学习、无监督学习、半监督学习的区别1.有监督学习监督学习是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务。利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程。在监督学习中训练数据既有特征(feature)又有标签(label)，通过训练，让机
Windsky23·2023-12-22 11:04

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

通常用于高维数据降维。擒贼先擒王。我们为什么要进行降维？其实机器学习就是模拟一个人的成长过程，小时候有老师教，监督学习~开始的时候会教你这是什么那是什么，就是分类；当认识的差不多了。就需要自己去想，根据经验判断，就是回归；长大了，老师不见了，就需要自己去想，无监督学习~没有人告诉你是对是错了，只能靠自己的观察，收集信息，分门别类，就是聚类；事情越来越多，就需要断舍离，复杂问题简单化，降维。主——王
西皮呦·2023-12-21 19:01

计算 N*4*4 位姿形状的逆变换，在N*3*4位姿后补充 [0,0,0,1]

针对[N,4,4]shape的poses，函数ComputeInversePoses返回相同shape，但是每个pose都是前面的逆pose。针对[N,3,4]shape的poses，函数AddIdentityToPoses返回在每个[3,4]pose下加上[0,0,0,1]后的pose，返回的shape[N,4,4]defComputeInversePoses(poses):ifisinstan
培之·2023-12-21 08:33

基于主成分分析和神经网络的人脸识别研究

1引言1.1文献综述近年来，随着人脸识别技术的发展和研究的深入提出了很多成熟的识别算法如基于人工神经网络算法、基于模板匹配的算法、基于隐马尔科夫模型的算法等各种算法都有各自的优缺点。多种算法结合是目前人脸识别领域最受关注的方法，其优势在于综合利用了人脸面部的各种特征信息将各种成熟算法的优势相结合与单一算法相比，大大提高了人脸识别的效率和准确率。1.2研究思路任务一:使用ORL人脸数据集，将数据集切
ZT-Brillly·2023-12-20 04:44

使用R语言对SSR数据做主成分分析（PCA）的一个简单小例子

昨天的推文介绍了使用R语言对比对后的DNA序列做主成分分析的一个简单小例子，推文下有朋友留言问如何对0,1矩阵做主成分分析（PCA）查了一下参考资料找到了一个办法参考资料的链接1、https://cran.r-project.org
小明的数据分析笔记本·2023-12-19 09:00

MATLAB 主成分分析PCA拟合平面点云 （42）

MATLAB主成分分析PCA拟合平面点云（42）一、算法介绍二、算法实现一、算法介绍主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的数据降维和特征提取技术。
点云学徒·2023-12-19 06:02

【机器学习】数据降维

主成分分析(PCA)sklearn.decomposition.PCA使用数据的奇异值分解将数据投影到较低维度空间的线性降维。在应用奇异值分解之前，输入数据居中，但不对每个特征进行缩放。
Bosenya12·2023-12-18 08:46

数字图像处理-二

变换域处理方法一、主成分分析二、最小噪声分离三、缨帽变换线性变换四、傅里叶变换五、小波变换频率域变换六、颜色空间变换难点：各边换算法很抽象，尤其是傅里叶变换和小波变换重点：各变换算法在图像处理中的物理含义及应用主成分变换将一组可能相关的变量变换成一组相关的变换去相关信息压缩至前面的主成分过程
何同尘·2023-12-17 19:36

Python点云处理（十）点云三维直线拟合

目录0简述1RANSAC2Hough变换3PCA主成分分析4结语0简述点云直线拟合是一种在三维点云数据中提取直线特征的算法。
Auto工程师·2023-12-17 16:24

PCL点云处理之主成分分析（PCA）拟合圆柱参数（C++详细介绍）（二百二十六）

PCA点云处理之主成分分析拟合圆柱参数（C++详细介绍）（二百二十六）一、算法介绍二、算法设计三、算法实现1.代码2.结果3.矩阵分解的特征值和特征向量的说明一、算法介绍这个算法的作用是对给定的点云数据进行圆柱拟合
点云学徒·2023-12-17 10:14

100天精通风控建模(原理+Python实现)——第10天：风控建模中主成分析是什么？怎么实现？

本文以视频的形式阐述风控建模中主成分分析是什么，怎么实现。并提供风控建模原理和Python实现文章清单。  之前已经阐述了100天精通风控建模(原理+Python实现)——第1天：什么是风控建模？  
阿黎逸阳·2023-12-16 21:48

算法工程师-机器学习面试题总结(8)

7.PCA主成分分析思想是什么？如何定义主成分？8.PCA有哪些局限性？如何优化9.如何设计目标函数使得降维达到提
学术菜鸟小晨·2023-12-16 15:34

频域信号处理

转换为频域信号之后我们可以很方便地分析出信号的频率成分，在频域上进行处理，最终还可以将处理完毕的频域信号通过IFFT(逆变换)转换为时域信号，实现许多在时域无法完成的信号处理算法。
crazyyl·2023-12-16 13:58

PCA分析？Emm，快速上手与出图！

写在前面PCA，principlecomponentanalysis，翻译为中文，即常说的主成分分析。其为相对经典的降维算法，对具体计算逻辑感兴趣的可以Bing搜索看看。
生信石头·2023-12-16 03:07

【机器学习】数据降维

一、理论1.1主成分分析如何计算投影矩阵样本向量重构散布矩阵（scattermatrix）PCA的变体1.2流形学习1.2.1局部线性嵌入1.2.2拉普拉斯特征映射1.2.3局部保持投影1.2.4等距映射
十年一梦实验室·2023-12-15 13:51

【数学建模】《实战数学建模：例题与讲解》第十一讲-因子分析、聚类与主成分（含Matlab代码）

【数学建模】《实战数学建模：例题与讲解》第十一讲-因子分析、聚类与主成分（含Matlab代码）基本概念聚类分析Q型聚类分析R型聚类分析主成分分析因子分析习题10.11.题目要求2.解题过程3.程序4.结果习题
zhushatong·2023-12-15 03:59

GraphPad Prism 9 for mac/win，新增超强大功能！重大更新！

Prism9新功能将你的分析和绘图带向新的维度新的分析：主成分分析（PCA）新的分析：主成分回归（PCR）新的图形：从多元变量数据绘制气泡图新的图形：从t检验生成评估图扩展的分析：多元t检验选项（配对，
科研小行星·2023-12-06 14:07

python机器学习

编码1.3.1.2文本特征抽取1.3.2特征预处理1.3.2.1归一化1.3.2.2标准化1.3.3特征降维1.3.3.1特征选择1.3.3.1.1低方差特征过滤1.3.3.1.2相关系数1.3.3.2主成分分析
FF_y·2023-12-05 20:52

人工智能算法

典型算法：监督学习：线性回归、决策树、支持向量机（SVM）、神经网络无监督学习：K均值聚类、层次聚类、主成分分析（PCA）强化学习：Q-learning、深度强化学习（如深度Q网络）代码示例（Python
不爱吃香菇的干饭少年·2023-12-05 06:16

拉普拉斯变换的性质

线性性质：、为常数则有拉普拉斯逆变换要记忆的拉普拉斯变换单位阶跃函数移动r(sinRt的拉普拉斯逆变换）（cosRt的拉普拉斯逆变换）（单位阶跃函数的拉普拉斯逆变换）（t的m次方的拉普拉斯逆变换）拉普拉斯变换的例题已知求解
Richard888888888·2023-12-04 19:16

排序分析(Ordination analysis）及R实现

一、常见的排序分析方法：主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）：用于降维和识别主要的数据变异方向。适用于线性关系强烈的数据
一个人旅行*-*·2023-12-04 12:56

主成分分析（PCA）

为何需要转置在PCA中协方差矩阵的作用NumPy中的`np.linalg.eig`函数特征值和特征向量的定义特征值和特征向量的意义`np.linalg.eig`函数的应用数据投影到主成分数学原理投影的作用代码主成分分析
h52013141·2023-12-04 08:08

[OpenCV实战]51 基于OpenCV实现图像极坐标变换与逆变换

在图像处理领域中，经常通过极坐标与笛卡尔直角坐标的互转来实现图像中圆形转为方形，或者通过极坐标反变换实现方形转圆形。例如钟表的表盘，人眼虹膜，医学血管断层都需要用到极坐标变换来实现圆转方。文章目录1基础数学知识1.1极坐标1.2二维直角坐标系转换2圆形区域转换为矩形区域2.1预设值2.2标准圆形转换2.2.1Step1获得各点的极坐标2.2.2Step2获得直角坐标2.2.3Step3获得Open
落痕的寒假·2023-12-03 17:39

【100天精通Python】Day73：python机器学习入门算法详解与代码示例

DecisionTree）：1.4支持向量机（SupportVectorMachine）：1.5随机森林（RandomForest）：2.无监督学习算法：2.1聚类算法（Clustering）：2.2主成分分析
LeapMay·2023-12-03 08:19

Python实现特征降维--主成分分析 (PCA)

前言主成分分析是一个重要的线性变换方法，能够将数据从高维降到低维，这篇文章就是主要介绍如何使用PCA实现数据降维主成分分析(PCA)代码中主要是包括了生成随机数、定义PCA函数以及应用PCA。
静观云起·2023-12-02 04:34

数字图像处理（实践篇）十五 基于傅里叶变换的高通滤波和低通滤波

涉及的函数2实践为了有效地和快速地对图像进行处理和分析，常常需要将原定义在图像空间的图像以某种形式转换（正变换）到另外一些空间，并利用在这些空间的特有性质方便地进行一定的加工，最后再转换回图像空间（反变换或逆变换
Jackilina_Stone·2023-12-02 00:18

快速傅里叶变换

1.简介快速傅里叶变换（FFT）是实现离散傅里叶变换（DFT）和离散傅里叶逆变换（IDFT）的快速算法，其时间复杂度为。
BlueHeart0621·2023-12-01 23:12

主成分分析例题 （多元统计分析期末复习）

例一给定X的协差阵，对其进行主成分分析,（1）求出每个主成分的贡献率；（2）求出每个原始变量的信息提取率；解：对于主成分分析的题，一般来说，题目给定一个协方差阵，不管怎样先求出特征值和特征向量。
倒杯Whisky·2023-12-01 11:57

一种基于位置预测的无人机辅助海面自组网地理路由算法

多因素决策考虑距离、速度、邻居数量和路径有效期，同时利用主成分分析计算各因素的权重，以做出精确的路由决策。基于OMNeT++平台上进行仿真，结果表明所提算法在减少时延、提高
罗思付之技术屋·2023-12-01 10:29

【Python | 机器学习】Python中进行特征重要性分析的9个常用方法（含源代码）

或feature_importances_)2.3Leave-one-out2.4相关性分析2.5递归特征消除RecursiveFeatureElimination2.6XGBoost特性重要性2.7主成分分析
旅途中的宽~·2023-12-01 02:00

ggplot2绘制PCA图（1）

12个组，每组3个重复，一共36个样品的主成分分析图1、导入包和数据处理library(tidyr)library(dplyr)library(ggplot2)data_odata_oS1S2S3S4S5S6S7M17.395760e
Zhigang_Han·2023-11-30 16:35

三维点云学习（1）上-PCA主成分分析 法向量估计

三维点云学习（1）上环境安装1.系统环境win10或者ubuntu2.Anaconda3+python3.6使用Anaconda创建的conda虚拟环境进行python的编写环境安装主要参考如下网址安装Anaconda3Anconda3安装open3d3.使用condainstall或者pipinstall下载需要的py模块open3dnumpymatplotlibpandasplyfilepyn
selfDisciplineSun·2023-11-30 16:55

乱序学机器学习——主成分分析法PCA

文章目录概览PCA核心思想和原理PCA求解算法PCA算法代码实现降维任务代码实现PCA在数据降噪中的应用PCA在人脸识别中的应用主成分分析优缺点和适用条件优点缺点适用条件概览PCA核心思想和原理PCA求解算法特征向量表示分布的方向
源代码•宸·2023-11-30 09:03

【GEE笔记】主成分分析（PCA）算法的实现和应用

前言主成分分析（PCA）是一种常用的降维方法，它可以将多个相关的变量转换为少数几个不相关的变量，称为主成分（PC）。这些主成分可以反映原始变量的大部分信息，同时减少数据的复杂度和冗余性。
runepic·2023-11-30 00:59

数据降维：尽显多彩，更多降维方法解析

1.主成分分析（PCA）简介主成分分析是一种常用的线性数据降维方法。其核心思想是通过线性变换将原始数据投影到一个新的坐
theskylife·2023-11-28 12:23

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）降维的原理以及可以运行的PCA降维的python程序 ，PCA程序可以直接复制运行，轻松了解PCA原理和使用方法！！

文章目录前言一、PCA的主要步骤如下：二、下面是一个Python代码示例，使用PCA将四维数据降维到二维：总结前言主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种广泛使用的数据降维方法
小桥流水---人工智能·2023-11-26 22:09

主成分分析（PCA）理解

1.主成分分析思想总结主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，简称PCA）是一种常用于数据降维和特征提取的数学方法。
波波玩转AI·2023-11-26 18:37

机器学习作业——主成分分析PCA

主成分分析PCA--------------PCA简单使用-------------一：回顾PCA（一）主成分分析法是干什么用的？（二）主成分分析法怎么做到的降维？（三）主成分分析法具体怎么做呢？
青春是首不老歌丶·2023-11-26 18:35

机器学习——主成分分析法(PCA)

目录简介代码实现主成分分析法、层次分析法、因子分析法的选取和使用简介优点：1、降维2、过滤因素之间的相关性由特征向量构成，而且每个特征向量无关性决定了主成分的分量线性无关。
bw876720687·2023-11-26 18:33

『机器学习』 ——主成分分析法（PCA）

文章首发地址见个人博客主成分分析法一个非监督学习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1主成分分析法1.1什么是主成分分析法举一个简单的例子，上面的图片中这组数据具有两个特征分别为特征一和特征二
Mr黄黄黄黄黄先森·2023-11-26 18:02

机器学习算法——主成分分析（PCA）

目录1.主体思想2.算法流程3.代码实践1.主体思想主成分分析（PrincipalComponentAnalysis）常用于实现数据降维，它通过线性变换将高维数据映射到低维空间，使得映射后的数据具有最大的方差
哈密瓜Q·2023-11-26 18:01

数据挖掘之PCA-主成分分析

PCA的用处：找出反应数据中最大变差的投影（就是拉的最开）。在减少需要分析的指标同时，尽量减少原指标包含信息的损失，以达到对所收集数据进行全面分析的目的但是什么时候信息保留的最多呢？具体一点？首先：去中心化（把坐标原点放到数据中心，如上图所示）然后，找坐标系（找到方差最大的方向）问题是：怎么找到方差最大的方向呢？？？？？？？？一.引子1.使用矩阵可以进行数据的线性变换（数据的拉伸）2.使用矩阵可以
术业有专攻，闻道有先后·2023-11-24 18:37

聚类算法（聚类算法：K-means、K-means++；聚类算法评估；特征降维：特征选择（Pearson相关系数、Spearman相关系数）、PCA主成分分析）

视频链接数据集下载地址：无需下载1.聚类算法简介学习目标：掌握聚类算法实现过程知道K-means算法原理知道聚类算法中的评估模型说明K-means的优缺点了解聚类中的算法优化方式知道特征降维的实现过程应用K-means实现聚类任务1.1认识聚类算法使用不同的聚类准则，产生的聚类结果不同。1.2聚类算法在现实中的应用用户画像、广告推荐、DataSegmentation、搜索引擎的流量推荐、恶意流量识
Le0v1n·2023-11-24 15:41

机器学习——1.Sklearn：特征工程

数据集的使用数据集的划分特征工程特征抽取/特征提取特征提取API字典特征提取文本特征提取中文文本特征值抽取停用词中文文本特征值抽取分词处理文本特征抽取TfidfVevtorizer特征预处理归一化标准化特征降维降维特征选择过滤式主成分分析
买奶茶的小孩·2023-11-24 05:52

分类预测 | Matlab实现KPCA-IDBO-LSSVM基于核主成分分析-改进蜣螂算法优化最小二乘支持向量机的分类预测

分类预测|Matlab实现KPCA-IDBO-LSSVM基于核主成分分析-改进蜣螂算法优化最小二乘支持向量机的分类预测目录分类预测|Matlab实现KPCA-IDBO-LSSVM基于核主成分分析-改进蜣螂算法优化最小二乘支持向量机的分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述
机器学习之心·2023-11-24 03:59

PCL 最小二乘拟合圆柱（C++详细过程版）

本文算法结合主成分分析法与线性最小二乘法，确定圆柱轴线向量
点云侠·2023-11-23 13:18
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