一些推导的笔记 上面分解成无穷维,大多数时候都不是的吧... 这里的d有限维,应该是指相对小于上面的分解的维度的某个数 参考资料 参考资料,上面是从最小化损失的角度,利用拉格朗日对偶的优化方法求解 pca的另一种最大化方差的解释 kl变换和pca区别…

主成分分析(PCA)是多元统计分析中用来分析数据的一种方法,它是用一种较少数 量的特征对样本进行描述以达到降低特征空间维数的方法,它的本质实际上是K-L变换.PCA方法最著名的应用应该是在人脸识别中特征提取及数据维,我们知 道输入200*200大小的人脸图像,单单提取它的灰度值作为原始特征,则这个原始特征将达到40000维,这给后面分类器的处理将带来极大的难度.著名 的人脸识别Eigenface算法就是采用PCA算法,用一个低维子空间描述人脸图像,同时用保存了识别所需要的信息.下面先介绍下PCA…

一.K-L变换 说PCA的话,必须先介绍一下K-L变换了. K-L变换是Karhunen-Loeve变换的简称,是一种特殊的正交变换.它是建立在统计特性基础上的一种变换,有的文献也称其为霍特林(Hotelling)变换,因为他在1933年最先给出将离散信号变换成一串不相关系数的方法.K-L变换的突出优点是它能去相关性,而且是均方误差(Mean Square Error,MSE)意义下的最佳变换. 下面就简单的介绍一下K-L变换了. 设,随机向量X ∈Rn(n阶列向量),它的均值向量为mX,则其协…

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.网上关于PCA的文章有很多,但是大多数只描述了PCA的分析过程,而没有讲述其中的原理.这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理,帮助 读者了解PCA的工作机制是什么. 当然我并不打算把文章写成纯数学文章,而是希望用直观和易懂的方式叙述PCA的数学原理,所以整个文章不会引入严格的数学推导.希望读…

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.网上关于PCA的文章有很多,但是大多数只描述了PCA的分析过程,而没有讲述其中的原理.这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理,帮助读者了解PCA的工作机制是什么. 当然我并不打算把文章写成纯数学文章,而是希望用直观和易懂的方式叙述PCA的数学原理,所以整个文章不会引入严格的数学推导.希望读者在…

目录 1. 概述 2. K-L变换方法和原理推导 2.1. 向量分解 2.2. 向量估计及其误差 2.3. 寻找最小误差对应的正交向量系 3. K-L变换高效率的本质 4. PCA在编.解码应用上的进一步推导 4.1. 编.解码函数的定义 4.2. 寻找最优编码\(\boldsymbol c^*\) 4.2.1. 构造.简化优化函数 4.2.2. 最优编码函数 4.3. 寻找最优编码矩阵\(\boldsymbol D^*\) 1. 概述 全称:Discrete Karhunen–Loève Tr…

UVA - 10014 Simple calculations Time Limit: 3000MS Memory Limit: Unknown 64bit IO Format: %lld & %llu id=19100" style="color:blue">Submit Status Description  Simple calculations  id=19100" style="color:blue">The Pro…

1.数学推导 根据上讲的思想,我们可以用下图来进行数学上的推导. 2.PCA的步骤 1)对原始数据进行标准化处理:对该指标变量进行标准化, 2)计算相关系数矩阵(协方差矩阵) 3)计算相关系数矩阵的特征值和特征向量,得到新的指标标量. 4)计算特征值的信息贡献率和累积贡献率,按一定规则选择主成分 5)以主成分的贡献率为权重,构建主成分综合评价模型,计算综合评价值和排名 3.应用实例——我国各地区普通高等教育发展综合评价 案例背景不再详述,在此我们选取10个指标来评价30个省市他们的普通高等教育发…

本来是要调研 Latent Dirichlet Allocation 的那个 LDA 的, 没想到查到很多关于 Linear Discriminant Analysis 这个 LDA 的资料.初步看了看,觉得数学味挺浓,一时引起了很大的兴趣:再看看,就有整理一份资料的冲动了.网上查到的相关文章大都写得不是很详细,而且在概念和记号等方面也比较混乱,因此,在整理本文时,我有意识地牵了一根主线,想让读者读起来有循序渐进的感觉,记号上也力求规范和统一.期间参考了若干文献,以及一些优秀的博客,如 Jerr…

上篇记录了一些决策树算法,这篇是借OC-SVM填回SMO在SVM中的数学推导这个坑. 参考文献: http://research.microsoft.com/pubs/69644/tr-98-14.pdf https://inst.eecs.berkeley.edu/~ee227a/fa10/login/l_dual_strong.html https://inst.eecs.berkeley.edu/~ee127a/book/login/l_sdual_slater.html http://w…

关于不同进制数之间转换的数学推导 涉及范围:正整数范围内二进制(Binary),八进制(Octonary),十进制(Decimal),十六进制(hexadecimal)之间的转换 数的进制有多种,比如两双袜子为一双就采用二进制,平常的一周七天就采用七进制,每小时有六十分钟就采用六十进制.在计算机科学中我们经常用的有二进制,八进制,十进制,十六进制.计算机只能识别0和1组成的数字,但由于当一个数字比较大的时候,二进制的长度将变得非常长,对于人来说可读性非常差,而进制越大,那么数据显示的长度便越短,…

上一讲说到,各个特征(各个分量)对分类来说,其重要性当然是不同的. 舍去不重要的分量,这就是降维. 聚类变换觉得:重要的分量就是能让变换后类内距离小的分量. 类内距离小,意味着抱团抱得紧. 可是,抱团抱得紧,真的就一定easy分类么? 如图1所看到的,依据聚类变换的原则,我们要留下方差小的分量,把方差大(波动大)的分量丢掉,所以两个椭圆都要向y轴投影,这样悲剧了,两个重叠在一起,根本分不开了.而还有一种情况却能够这么做,把方差大的分量丢掉,于是向x轴投影,非常顺利就能分开了.因此,聚类变换并非每…

PCA 的数学原理和可视化效果 本文结构: 什么是 PCA 数学原理 可视化效果 1. 什么是 PCA PCA (principal component analysis, 主成分分析) 是机器学习中对数据进行降维的一种方法. 例如,我们有这样的交易数据,它有这几个特征:(日期, 浏览量, 访客数, 下单数, 成交数, 成交金额),从经验可知,“浏览量”和“访客数”,“下单数”和“成交数”之间会具有较强的相关关系.这种情况下,我们保留其中的两个维度就可以保证原有的信息完整. 但是当我们在做降维的…

sumdiv(POJ 1845) Description 给定两个自然数A和B,S为A^B的所有正整数约数和,编程输出S mod 9901的结果. Input Format 只有一行,两个用空格隔开的自然数A和B(0<=A,B<= 50000000). Output Format 只有一行,即S mod 9901的结果. Sample Input 2 3 Sample Output 15 解析 这是一道数学推导+分治的简单运用,大体思路如下. 由算数基本定理可得: \[A=p_1^{a_1}*…

Given a positive integer n, break it into the sum of at least two positive integers and maximize the product of those integers. Return the maximum product you can get. For example, given n = 2, return 1 (2 = 1 + 1); given n = 10, return 36 (10 = 3 +…

题面 传送门 思路 看到这道题,我的第一想法是前缀和瞎搞,说不定能$O\left(n\right)$? 事实证明我的确是瞎扯...... 题目中的提示 这道题的数据中告诉了我们: $sum\left(s\left[i\right]\right)<=50000$ 也就是说,总长度是很小的,这提示我们往"通过长度来解题"的方向上想 那么,最便捷的处理区间长度和的算法是什么呢?前缀和 我们需要求什么? 做题的过程中,一定不能忘记这一点:我们要求的是,所有长度为s的区间的愉悦值总和 那么…

K-L变换( Karhunen-Loeve Transform)是建立在统计特性基础上的一种变换,有的文献也称为霍特林(Hotelling)变换,因他在1933年最先给出将离散信号变换成一串不相关系数的方法.K-L变换的突出优点是去相关性好,是均方误差(MSE,Mean Square Error)意义下的最佳变换,它在数据压缩技术中占有重要地位. K-L(Karhunen-Loeve)变换形式 设X=(X1,X2,…,XN)T为N维随机矢量,mX=E(X)和CX=E{(X-mX)(X-mX)T}…

要点: 1.期望的套路,要求n以上的期望,则设dp[i]为i分距离终点的期望步数,则终点dp值为0,答案是dp[0]. 2.此题主要在于数学推导,一方面是要写出dp[i] = 什么,虽然一大串但是思维上并不难:然后就是一种解方程的方法,因为都跟dp[0]有关,且dp[0]是个确定的常数,所以设dp[i] = A[i] * dp[0] + B[i],带入上面那一串解出A[i].B[i],发现是个递推式,于是递推求出A[i]B[i]即可得到dp[0] = B[0] / (1 - A[0]).推荐邝斌…

题解: 考场上靠打表找规律切的题,不过严谨的数学推导才是本题精妙所在:求:$\sum\prod_{i=1}^{m}F_{a{i}}$ 设 $f(i)$ 为 $N=i$ 时的答案,$F_{i}$ 为斐波那契数列第 $i$ 项.由于 $a$ 序列是有序的,要求的答案可以表示成:$f(i)=\sum_{j=1}^{i}f(j)*F_{i-j}$由于斐波那契数列第 0 项是 0,显然可以表示成:$f(i)=\sum_{j=1}^{i-1}f(j)*F_{i-j}$考虑一下 $f(i+1)$ 和 $f(i…

Galaxy Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 262144/262144 K (Java/Others) Total Submission(s): 556    Accepted Submission(s): 127 Special Judge Problem Description Good news for us: to release the financial pressure, the government…

Friend HDU - 1719 Friend number are defined recursively as follows. (1) numbers 1 and 2 are friend number; (2) if a and b are friend numbers, so is ab+a+b; (3) only the numbers defined in (1) and (2) are friend number. Now your task is to judge wheth…

1 问题的提出 2 K-L变换的原理 3 K-L变换的计算过程 4 K-L变换的性质 5 K-L变换的深入讨论 6 K-L变换的应用…

全称:Karhunen-Loeve变换(卡洛南-洛伊变换) 前面讨论的特征选择是在一定准则下,从n个特征中选出k个来反映原有模式. 这种简单删掉某n-k个特征的做法并不十分理想,因为一般来说,原来的n个数据各自在不同程度上反映了识别对象的某些特征,简单地删去某些特征可能会丢失较多的有用信息. 如果将原来的特征做正交变换,获得的每个数据都是原来n个数据的线性组合,然后从新的数据中选出少数几个,使其尽可能多地反映各类模式之间的差异,而这些特征间又尽可能相互独立,则比单纯的选择方法更灵活.更有效. K…

欢迎关注我的博客专栏"图像处理中的数学原理具体解释" 全文文件夹请见 图像处理中的数学原理具体解释(总纲) http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/48467225 阅读本文须要最主要的线性代数知识和概率论基础:) 6.4.2 主成分变换的推导 前面提到的一国经济增长与城市化水平关系的问题是典型二维问题,而协方差也仅仅能处理二维问题.那维数多了自然就须要计算多个协方差.所以自然会想到使用矩阵来组织这些数据.为了帮助读者理解上面…

原文:http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/42264479 什么是PCA? 在数据挖掘或者图像处理等领域经常会用到主成分分析,这样做的好处是使要分析的数据的维度降低了,但是数据的主要信息还能保留下来,并且,这些变换后的维两两不相关!至于为什么?那就接着往下看.在本文中,将会很详细的解答这些问题:PCA.SVD.特征值.奇异值.特征向量这些关键词是怎么联系到一起的?又是如何在一个矩阵上体现出来?它们如何决定着一个矩阵的性质?能不…

从今天开始就有各站网络赛了 今天是ccpc全国赛的网络赛 希望一切顺利 可以去一次吉大 希望还能去一次大连 题意: 很明确是让你求Sn=[a+sqrt(b)^n]%m 思路: 一开始以为是水题 暴力了一发没过 上网看了一下才知道是快速幂 而且特征方程的推导简直精妙 尤其是共轭相抵消的构造 真的是太看能力了 (下图转自某大神博客) 特征方程是C^2=-2*a*C+(a*a-b) 然后用快速幂求解 临时学了下矩阵快速幂 从这道题能看出来 弄ACM真的要数学好 这不是学校认知的高数 线代 概率分数 而…

Pca首先 1.对数据进行去均值 2.构造一个基本的协方差矩阵1/m(X)*X^T 3对协方差矩阵进行变化,得到对角化矩阵,即对角化上有数值,其他位置上的数为0(协方差为0),即求特征值和特征向量的过程 4.求得特征向量的单位化矩阵,单位化特征向量矩阵*原始数据(去均值后的)即降维操作,单位化特征向量的维度决定了降维的维度 以下是实际推导过程 实例求解过程…

关于 PCA(Principal component analysis)主成分分析.是SVD(Singular value decomposition)神秘值分析的一种特殊情况.主要用于数据降维.特征提取. Matlab演示 生成一个随机矩阵 这里生成一个3∗3的小矩阵便于说明. A = rand(3,3); A=⎡⎣⎢2.7694−1.34993.03490.7254−0.06310.7147−0.2050−0.12411.4897⎤⎦⎥ 特征值分解 [V,D] = eig(A); V=⎡⎣⎢…

A - A Very Easy Triangle Counting Game Time Limit:1000MS     Memory Limit:64000KB     64bit IO Format:%lld & %llu Submit Status Practice ACdream 1008 Description Speedcell and Shoutmon love triangles very much.One day,they are playing a game named “T…

Problem Description   You live in a village but work in another village. You decided to follow the straight path between your house (A) and the working place (B), but there are several rivers you need to cross. Assume B is to the right of A, and all…