surfer白化的方法: 方法一: 1.griddata需白化的文件(surfer处理成grd格式,也就是surfer绘图的基本数据格式) 注意:用surfer转换格式时,插值间距(spacing)大小设置应适当,太大会影响白化的边界效果,太小会影响白化时的速度 2.grids—>assign nodata 注意:用于白化的边界地图shp文件,是闭合的,且内部没有其他线条 方法二: 1.画好需白化的图,然后叠加上地图 2.map tools—>digitize—>顺时针沿着边界选点,选完…

白化是一种重要的预处理过程,其目的就是降低输入数据的冗余性,使得经过白化处理的输入数据具有如下性质:(i)特征之间相关性较低:(ii)所有特征具有相同的方差. 白化又分为PCA白化和ZCA白化,在数据预处理阶段通常会使用PCA白化进行去相关操作(降低冗余,降维),而ZCA则只是去相关,没有降维. 区别如下: PCA白化ZCA白化都降低了特征之间相关性较低,同时使得所有特征具有相同的方差. ,ZCA白化只需保证方差相等. 2.   PCA白化可进行降维也可以去相关性,而ZCA白化主要用于去相关性另…

主成分分析与白化是在做深度学习训练时最常见的两种预处理的方法,主成分分析是一种我们用的很多的降维的一种手段,通过PCA降维,我们能够有效的降低数据的维度,加快运算速度.而白化就是为了使得每个特征能有同样的方差,降低相邻像素的相关性. 主成分分析PCA PCA算法可以将输入向量转换为一个维数低很多的近似向量.我们在这里首先用2D的数据进行试验,其数据集可以在UFLDL网站的相应页面http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Exercise:PCA_in_2D…

使用surfer软件做等值线图 Surfer软件美国Golden Software公司编制的一款以画三维图(等高线,image map,3d surface)的软件. Surfer具有的强大插值功能和绘制图件能力,使它成为用来处理XYZ数据的首选软件,是地质工作者必备的专业成图软件. 下面主要介绍如何用surfer画平面等值线图. 步骤一 打开surfer11,点击Grid/Data,弹出一个Open Data的窗口,选择一个包含有成图所需数据的excel表格: 点击所选excel文件,会出现一…

1PCA ①PCA的作用:一是降维:二是可用于数据可视化: 注意:降维的原因是因为原始数据太大,希望提高训练速度但又不希望产生很大的误差. ② PCA的使用场合:一是希望提高训练速度:二是内存太小:三是希望数据可视化. ③用PCA前的预处理:(1)规整化特征的均值大致为0:(2)规整化不同特征的方差值彼此相似. 对于自然图片,即使不进行方差归一化操作,条件(2)也自然满足,故而我们不再进行任何方差归一化操作(对音频数据,如声谱,或文本数据,如词袋向量,我们通常也不进行方差归一化).非自然图像有手…

第一步:下载pca_exercise.zip,里面包含有图像数据144*10000,每一列代表一幅12*12的图像块,首先随见展示200幅: 第二步:0均值处理,确保数据均值为0或者接近0 第三步:执行PCA,将原始数据映射到不同的特征向量方向上去 第四步:验证上面PCA计算出来结果是否正确,若果正确的话,映射后的数据的协方差就是一个对角矩阵,将这个对角矩阵可视化以后,可以看到矩形图中一条有颜色不同于背景色的对角线: 第五步:找出到底取前多少个主元合适,这里使用指标是需要保留至少99%方差值 第…

首先将本节主要内容记录下来.然后给出课后习题的答案. 笔记: :首先我想推导用SVD求解PCA的合理性. PCA原理:如果样本数据X∈Rm×n.当中m是样本数量,n是样本的维数.PCA降维的目的就是为了使将数据样本由原来的n维减少到k维(k<n).方法是找数据随之变化的主轴,在Andrew Ng的网易公开课上我们知道主方向就是X的协方差所相应的最大特征值所相应的特征向量的方向(前提是这里X在维度上已经进行了均值归一化). 在matlab中我们通常能够用princomp函数来求解,具体见:http…

以surfer 12版本为例: 1.下载世界地图,这里我随便提供一个范例(侵删,忘记出处了): 2.进入surfer软件,选择“MAP”——“NEW”——“BASE MAP”. 以此按照以上步骤,在弹出的对话框中选中我们下载的世界地图,作为底图: 3.本文以采集中国北京.德国柏林.澳大利亚悉尼.美国纽约的温度为例说明: 准备中国北京.德国柏林.澳大利亚悉尼.美国纽约这四个地方的温度信息: 4.采集中国北京.德国柏林.澳大利亚悉尼.美国纽约的经纬度信息: 这里以中国北京为例,鼠标右击中国北京在地图…

参考链接:http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/%E4%B8%BB%E6%88%90%E5%88%86%E5%88%86%E6%9E%90 http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/%E7%99%BD%E5%8C%96 引言 主成分分析(PCA)是一种能够极大提升无监督特征学习速度的数据降维算法.更重要的是,理解PCA算法,对实现白化算法有很大的帮助,很多算法都先用白化算法作预处理步骤…

转自:findbill 本文讨论白化(Whitening),以及白化与 PCA(Principal Component Analysis) 和 ZCA(Zero-phase Component Analysis) 的关系. 白化 什么是白化? 维基百科给出的描述是: 即对数据做白化处理必须满足两个条件: 使数据的不同维度去相关: 使数据每个维度的方差为1: 条件1要求数据的协方差矩阵是个对角阵:条件2要求数据的协方差矩阵是个单位矩阵. 为什么使用白化? 教程给出的解释是: 假设训练数据是图像,由…