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PCA-principal component analysis

PCA是一种常用的无监督学习方法，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由线性无关变量表示的数据，线性无关的变量称为主成分。主成分的个数通常小于原始变量的个数，所以PCA也理所应当的属于降维方法。在许多领域的研究与应用中，往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测，收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本无疑会为研究和应用提供了丰富的信息，但也在一定程度上增加了数据

思考实践·2023-01-24 11:23

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

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。它可以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，以此来提取数据的主要线性分量。其中，z为低维矩阵，x为高维矩阵，w为两者之间的映射关系。假如我们有二维数据（原始数据有两个特征轴——特征1和特征2）如下图所示，样本点分布为斜45°的蓝色椭圆区域。PCA算法认为斜

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拉格朗日数乘法对于某个具有约束条件的函数，我们常用拉格朗日数乘法求解该函数的极值Supposewewanttooptimisef(x)subjecttosomeconst

独角兽团队·2023-01-24 11:14

导入psycopg2报错：ImportError: /lib64/libgssapi_krb5.so.2: undefined symbol: k5_internalize_principal, ve

importpsycopg2报错：ImportError:/lib64/libgssapi_krb5.so.2:undefinedsymbol:k5_internalize_principal,versionkrb5

wise南迦·2023-01-12 19:40

python大数据分析——属性规约

1.常用方法2.主成分分析：3.代码实现#-*-coding:utf-8-*-#主成分分析降维importpandasaspd#参数初始化inputfile='D:/Code/Need/principal_component.xls'outputfile

KasenBob·2023-01-12 17:02

迁移学习——A Tutorial on Principal Component Analysis

《ATutorialonPrincipalComponentAnalysis》学习arXiv文章目录摘要一、介绍二、动机:一个玩具例子三、框架:改变基础3.1一个原始的基础3.2基底3.3剩余的问题四、方差和目标4.1噪声和旋转4.2冗余4.3协方差矩阵4.4对角化协方差矩阵4.5总结的假设五、用特征向量分解求解主分量六、使用SVD的更通用的解决方案6.1奇异值分解6.2解读SVD6.3奇异值分解

orokok·2023-01-12 12:37

吴恩达机器学习（十八）—— ex7：K-means Clustering and Principal Component Analysis (MATLAB + Python)

吴恩达机器学习系列内容的学习目录→\rightarrow→吴恩达机器学习系列内容汇总。一、K-means聚类1.1实现K-means1.1.1找到最近的聚类中心1.1.2计算聚类中心均值1.2K-means用于样本数据集1.3随机初始化1.4使用K-means进行图像压缩1.4.1K-means用于像素1.5可选练习：使用自己的图像二、主成分分析2.1样本数据集2.2实现PCA2.3用PCA减少维

大彤小忆·2023-01-06 07:12

（曲率系列3：）PCL：PCL库中的两种曲率表示方法pcl::NormalEstimation和PrincipalCurvaturesEstimation

PCL库源码链接：https://pointclouds.org/documentation/principal__curvatures_8hpp_source.html其中该种方法对应原理解

Upupup6·2023-01-03 08:53

A Ship Detector Applying Principal Component Analysis to the Polarimetric Notch Filter

AShipDetectorApplyingPrincipalComponentAnalysistothePolarimetricNotchFilter将主成分分析应用于偏振陷波滤波器的船舶探测器摘要近年来，利用极化合成孔径雷达（PolSAR）数据进行舰船探测引起了人们的广泛关注。偏振测量可以提供有关目标散射机制的信息，这有助于区分船只和海杂波。当我们的目标是探测处于恶劣海况的小型船只时，这种增强尤

初途旅者·2022-12-25 19:11

基于spss的主成分分析法（Principal Component Analysis，PCA）

主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA），将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。在实际课题中，为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量（或因素），因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息。主成分：由原始指标综合形成的几个新指标。依据主成分所含信息量的大小成为第一主成分，第二主成分等等。目录一、前提数据具有以下特点：1、维度

我的眼中只有学习·2022-12-20 15:38

pca降维python实例_主成分分析(Principal component analysis, PCA)例子–Python | 文艺数学君...

摘要这一篇是关于PCA的实战,我们会举一个例子,看一下PCA具体在实战中是如何来进行的.同时我们会比较同一个数据下,使用PCA(主成分分析)和FA(因子分析)得到结果的不同.简介这一篇文章主要介绍关于主成分分析(Principalcomponentanalysis,PCA)的一个应用,主要看一下在实做的时候应该如何来进行.同时会比较一下使用PCA和FA两种方法得到的结果的不同.我们会对iris数据

weixin_39566864·2022-12-20 15:07

主成分分析（PCA）（principal component analysis）

大豆木南·2022-12-20 15:36

主成分分析法（Principal Component Analysis,PCA）

什么是主成分分析法，他是用来干什么的用于提取一系列样本的主要特征，从而在分类、相似度比较、匹配等操作中提高运算效率和算法准确度举个例子：学校需要进行三好学生评比，但每个学生都有很多特征，比如：学习成绩、社会实践活动、道德品质、体育成绩等等。在评比中，有一些特征属于“无用特征”，比如身高、体重、衣服尺寸等等，这些特征在评比中是不应该被采纳的；而有一些特征属于“冗余特征”，比如各学科成绩和学科总成绩，

今天也是睡觉的一天·2022-12-20 15:36

【opencv-ml】主成分分析简介Principal Component Analysis (PCA)

Goal在本教程中，您将学习如何：使用OpenCV类cv::PCA计算对象的方向orientationofanobject。WhatisPCA?主成分分析(PCA)是一种统计过程（statisticalprocedure），用于提取数据集最重要的特征。假设您有一组2D点，如上图所示。每个维度对应一个您感兴趣的特征。这里有些人可能会争辩说这些点是按随机顺序设置的。但是，如果您看得更清楚，您会发现有一

十年一梦实验室·2022-12-20 15:05

【ML】主成分分析 PCA（Principal Component Analysis）原理 + 实践（基于sklearn）

【ML】主成分分析PCA（PrincipalComponentAnalysis）原理+实践（基于sklearn）原理简介实践数据集数据处理使用KNN模型进行分类预测（为了和PCA处理后做对比）数据归一化保持与原始数据维度数，观察维度方差占比计算两个维度的PCA再次用KNN计算PCA获取的新维度的准确度总结原理简介PCA（PrincipalComponentAnalysis）主成分分析，顾名思义，找

胡子哥_·2022-12-20 15:01

SpringSecurity概念及整合ssm框架的示例详解

·2022-12-18 05:55

机器学习 - 数据降维主成分分析PCA Principal Components Analysis（学习笔记）

数据降维技术中，应用最多的方法就是PCA（PrincipalComponentsAnalysis）。数据降维，是指在某些限定条件下，降低随机变量个数，得到一组“不相关”主变量的过程。PCA简介目标：寻找k（kn,然后再从N维降维到一个低维度n',这里的维度之间满足n'

corina_qin·2022-12-17 14:44

Spring Security 总结

-03-1517:18:25tags:Springcategories:Springcover:https://cover.pngfeature:true文章目录1.概要1.1名词概念1.1.1主体（principal

凡223·2022-12-16 13:55

rpca matlab程序,RPCA 鲁棒主成分分析 MATLAB 代码(Robust principal component analysis MATLAB code) - 下载 - 搜.

文件名大小更新时间RPCA\apg_partial.zip3823752015-01-10RPCA\exact_alm_rpca\exact_alm_rpca\.DS_Store61482009-10-31RPCA\exact_alm_rpca\exact_alm_rpca\choosvd.m5602009-10-28RPCA\exact_alm_rpca\exact_alm_rpca\exact

萌萌哒的黄桃·2022-12-13 09:28

数据挖掘与机器学习————降维之主成分分析法（PCA,Principal components analysis ）

1.概述PCA(Principalcomponentsanalysis)是一种降维方法、一种线性变换。这个变换主要是利用正交变换（基变换），将数据变换到一个新的坐标系中，使得原本难以分割的数据变得好分割，即线性无关。2.数学基础内积（又名点积、数量积、标量积）、方差、协方差、实对称矩阵、对角化、正交矩阵、正交变换、特征值以及特征向量的求法。①方差：方差表现了数据的离散程度，方差越大，数据就越离散。

一个想当作家的程序员·2022-12-12 16:48

主成分分析（principal component analysis, PCA）公式

主成分分析（principalcomponentanalysis,PCA）公式主成分分析摘要什么是主成分求解PCA的公式数学证明程序验证参考文献主成分分析摘要主成分分析作为一种常见的数据降维（dimensionreduction）的方法，在数据科学的许多领域（比如图像压缩，时间序列预测等）都有广泛的应用。本文将简要介绍主成分分析的概念及相关公式。什么是主成分要对一组数据进行主成分分析（princi

kdaHugh·2022-12-10 18:51

基于opencv的双目标定

方案就是先使用calibrateCamera（），计算出内参矩阵,flages=CV_CALIB_FIX_PRINCIPAL_POINT。

yangpan011·2022-12-10 09:31

python中把输出结果写到一个文件中_Python程序输出到文件中

来源：Python参考手册要将程序的输出送到一个文件中，需要在print语句后面使用>>指定一个文件，如下所示：principal=1000#初始金额rate=0.05#利率numyears=5#年数year

weixin_39859715·2022-12-08 22:44

cvpr 深度估计_近两年 CVPR ICCV ECCV 相机位姿估计、视觉定位、SLAM相关论文汇总...

算法的关键帧进行深度估计，使用网络架构对单目图像进行处理2.MapNet：去中心化的环境建图，并且能够完成重定位，使用RNN网络3.P2P-flyingcamera：飞行图像合成中的p2p问题求解4.Unknown-Principal-Point

酔与符号·2022-12-03 10:11

《统计学习方法》学习笔记第十六章 PCA(principal component analysis)

目录1总体主成分分析1.1基本想法1.2定义和导出1.3主要性质1.4主成分的个数1.5规范化变量的总体主成分2样本主成分分析2.1样本主成分2.2相关矩阵的特征值分解方法2.3数据矩阵的奇异值分解算法总结1总体主成分分析1.1基本想法（以前学过，很好理解，不放了）1.2定义和导出x=(x1,x2,⋯ ,xm)T\bm{x}=(x_1,x_2,\cdots,x_m)^Tx=(x1,x2,⋯,xm)

LittleFish0820·2022-11-28 10:05

matlab PCA（Principal Component Analysis）主成分分析作图 2D|3D带有参数指向案例

先看看我处理的数据的格式:第一列是序号，第二列为分类的（数值代号），第一行表头就是具体测得的参数（我这里只做27个参数），所以我的读取范围设定的是3-29列。如果你处理数据的格式和我不一样，在matlab脚本里稍微修改一下读取范围就行了PCA普通作图：需要注意的点：categories：表头（参数）的设定-它的数量和你读取的列数是一样的，否者图中无法显示参数名称。其实表头的属性是cell格式，定义

foddcusL·2022-11-24 22:07

R语言主成分分析代码

.csv",header=T,row.names=1)head(df)#数据标准化d<-scale(df)d#确定提取主城分数，绘制碎石图fa.parallel(d,fa='pc')#提取主成分p<-principal

曹县第一Hadoop·2022-11-23 02:34

【机器学习】实验 4：主成分分析（Principal Component Analysis）

介绍（Introduction）在本次实验中，将实现主成分分析方法，并使用它获得人脸图像的低维表示。本次实验需要用到的数据集包括：ex4data1.mat-2D仿真数据集ex4data2.mat-LFW人脸数据集评分标准如下：要点1：数据标准化--------------------（10分）要点2：实现PCA算法-----------------（30分）要点3：降维仿真数据----------

乐心唯帅·2022-11-22 03:33

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

主成分分析1什么是主成分分析2实现自己的PCA算法3scikit-learn中的PCA1什么是主成分分析主成分分析法是一个非监督学习的机器学习算法，主要用于数据的降维，对于高维数据，通过降维，可以发现更便于人类理解的特征。这里我们还是从二维数据去开始理解：当我们对高维数据降低到低维数据时，我们就要把多个轴合成一个轴，如果我们相对上图中的数据进行降维使其变为一维，如果我们直接将其映射到其中一个轴上时

Yangshengming_zZ·2022-11-20 23:43

Spring Security（安全框架）

（3）身份（principal）/主体（Subject）：认证用户的主要凭证之一。可以是账号、邮箱、手机号等。在java中

幽默涵养miss u·2022-11-15 09:28

A tutorial on Principal Components Analysis - 主成分分析（PCA）教程

AtutorialonPrincipalComponentsAnalysis原著：LindsayISmith,AtutorialonPrincipalComponentsAnalysis,February26,2002.翻译：houchaoqun.时间：2017/01/18.出处：http://blog.csdn.net/houchaoqun_xmu|http://blog.csdn.net/Ho

aiwuzhi12·2022-11-15 07:44

主成分分析 PCA（Principal Component Analysis）学习笔记

学习目标掌握主成分分析的基本原理、公式推导和具体的实现1.PCA的基本原理PCA（PrincipalComponentAnalysis）即为一种降维操作，本质上就是基的变换，论文11中列出了PCA的几个主要作用：SimplificationModelDataReductionVariableselectionReduceNoise特别多的应用在了较为复杂的模型中，用于挑选变量，简化掉一些对最终结果

冬瓜在冬眠·2022-11-04 13:55

Spring Security（一）- SpringSecurity 框架简介

特点2.3Shiro2.4Shiro特点2.5小结3.SpringSecurity项目模块和依赖二、SpringSecurity入门案例1.添加相关依赖2.运行项目3.权限管理中的相关概念（1）主体（principal

Super_Leng·2022-09-21 07:25

Kerberos 安装和使用

Kerberos的几个概念Realm类似于namespace的概念，一个realm包含多个principal。一个principal属于一个特定的realm。

AlienPaul·2022-08-17 09:27

Spring专区-梳理Spring-Session Redis分布式会话管理的实现

Spring-Session2.1.x中对spring-session-data-redis中分布式会话设计的一些理解文章目录Redis存储结构Session信息存储Principal与Session之间的映射同一时刻过期会话集合会话有效

木子的木木·2022-07-27 07:29

基于SqlSugar的开发框架循序渐进介绍（6）-- 在基类接口中注入用户身份信息接口

本篇随笔介绍基于Principal的用户身份信息的存储和读取操作，以及在适用于Winform程序中的内存缓存的处理方

伍华聪·2022-05-24 17:00

ASP.Net使用System.Security.Principal模拟用户

一、概述在实际的项目开发中，我们可能会需要调用一些非托管程序，而有些非托管程序需要有更高的身份权限才能正确执行。本文介绍了如何让IIS承载的ASP.NET网站以特定的账户执行，比如Administrator。默认情况下禁用ASP.NET模拟。如果对某ASP.NET应用程序启用了模拟，该应用程序将运行在标识上下文中，其访问标记被IIS传递给ASP.NET。该标记可以是已通过身份验证的用户标记（如已登

·2022-05-13 09:30

ElementUI 表单中一个 el-form-item 下多个表单校验（循环校验）

demo.png立即创建重置exportdefault{data(){return{form:{principal:'',activities:[{name:'',content:''}]},rules

Cherry丶小丸子·2022-05-08 16:10

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

主成分分析方法PCA前言一、PCA是什么？二、代码实践使用MNIST数据集实现sklearn库里的主成分分析方法不同主成分个数对应的可解释方差分析(ExplainedVariance)总结前言PCA（PrincipalComponentAnalysis），即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特

Moonuiu·2022-05-02 07:29

c05ex12.py

Futurevaluewithformattedtable.defmain():print("Thisprogramcalculatesthefuturevalueofaninvestment.")print()principal

特丽斯纳普·2022-02-16 18:39

复利计算递归/非递归

复利的计算方法公式：S=P(I+i)n直接用循环实现：/*复利计算principal本金year年限rate利率*/funcCompounding(principalfloat64,yearint,ratefloat64

guazi1020·2022-02-15 13:06

第一单元复盘日志

1，从本单元中我学到的最重要的概念精读：要掌握正确的学习方法视听说：听说写要融为一体，以观看真实的场景学习英语是一个很好的方式2，我学到的怦然心动的单词精读：innate视听说：principal3，我最喜欢的一句话精读

20级行管一班王敏26·2022-02-09 16:12

2020-11-06

Listenforthekeywordsandmakenotesaccordingly(writedownthewords,notthesentences).2，我在本片文章／音频／视频中学到的怦然心动的单词精读：principal

20行管2班35雒宇杰·2022-02-07 17:20

什么是spring security

核心概念认证：（authentication）:认证是建立主体（principal）的过程。

健倾心语·2022-02-07 05:17

尚筹网-9.SpringSecurity

弹钢琴的崽崽·2022-02-06 18:14

主成分分析PCA(Principal Component Analysis)简明教程

简介本文的目的是为了能够让读者对PCA有一个清晰的理解，并且能够用代码自己实现其算法。PCA是一种较常用的统计分析、简化数据集的方法，在人脸识别和图像压缩等领域都有应用，同时也是在高维数据中寻找模式的常用技术。它利用正交变换来对一系列可能相关的变量的观测值进行线性变换，从而投影为一系列线性不相关变量的值，这些不相关变量称为主成分（PrincipalComponents）。具体地，主成分可以看做一个

HaloZhang·2021-08-18 18:04

网贷货币创造机制

然后分期，这就产生了循环计息问题这是存款货币创造机制的一个变形python实现2计算美团借钱等额计息计算#等额计息，分12期，根据本金和日息计算每月应还金额defcal_debt_per_month(principal

西海岸虎皮猫大人·2021-06-25 00:59

Java连接Kafka Kerberos

Java连接KafkaKerberos平台:Ambarihdp2.6.2.0开启keberos1.配置kafka_client_jaas.conf注意keyTab和principal两个配置项KafkaServer

db9388a2d4c5·2021-06-21 05:31

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