C++实现矩阵压缩 转置运算时一种最简单的矩阵运算.对于一个m*n的矩阵M,他的转置矩阵T是一个n*m的矩阵,且T(i,j) = M(j,i). 一个稀疏矩阵的转置矩阵仍然是稀疏矩阵. 矩阵转置 方案一: 1将矩阵的行列值相互交换 2将每个原则中的i j 相互交换 3重新排列三元组之间的次序 这种方法实现比较简单,一次迭代交换i j 值. 然后就是两层循环进行排序操作了. 方案二 具体实心步骤: 1 迭代遍历,统计列中元素个数 2 由1的结果迭代计算每一列中元素起始位置 3 依据2中得到数据进行…

题目链接:http://acm.swust.edu.cn/problem/589/ Time limit(ms): 2000 Memory limit(kb): 65535   Description 告诉你们一个好消息,Wraith前几天天得到一块西瓜,但是是长方体形的.... Wraith发现这块西瓜长m厘米,宽n厘米,高h厘米.他发现如果把这块西瓜平均地分成m*n*h块1立方厘米的小正方体,那么每一小块都会有一个营养值(可能为负,因为西瓜是有可能坏掉的,但是绝对值不超过200). 现在Wr…

Matrix Multiplication Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 18928   Accepted: 4074 Description You are given three n × n matrices A, B and C. Does the equation A × B = C hold true? Input The first line of input contains a posit…

题意:给一个矩阵,里面有正负数,求子矩阵和的最大值 #include <iostream> #include <cstdio> #include <stdlib.h> #include <memory.h> using namespace std; ][],dp[],n,temp[]; int main() { // freopen("in.txt","r",stdin); cin>>n; ;i<=n…

To the Max Time Limit : 2000/1000ms (Java/Other)   Memory Limit : 20000/10000K (Java/Other) Total Submission(s) : 2   Accepted Submission(s) : 2 Problem Description Given a two-dimensional array of positive and negative integers, a sub-rectangle is a…

CRS 表示:Compressed Row Storage CCS 表示:Compressed Column Storage CRS的表示参考: https://blog.csdn.net/buptfanrq/article/details/72518120 CCS的表示参考: http://www.importnew.com/22977.html 其实我理解上面两个是一样的,区别就是行和列.…

版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 上一次写了关于PCA与LDA的 文章,PCA的实现一般有两种,一种是用特征值分解去实现的,一种是用奇异值分解去实现的.在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释.特征值和奇异值在 大部分人的印象中,往往是停留在纯粹的数学计算中.而且线性代数或者矩阵论里面,也很少讲任何跟特征值与…

转自:http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/19/svd-and-applications.html 版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 上一次写了关于PCA与LDA的文章,PCA的实现一般有两种,一种是用特征值分解去实现的,一种是用奇异值分解去实…

版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 上一次写了关于PCA与LDA的文章,PCA的实现一般有两种,一种是用特征值分解去实现的,一种是用奇异值分解去实现的.在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释.特征值和奇异值在大部分人的印象中,往往是停留在纯粹的数学计算中.而且线性代数或者矩阵论里面,也很少讲任何跟特征值与奇异…

本文为原创,转载请注明出处:http://blog.csdn.net/autocyz/article/details/44490009 Fast Compressive Tracking (高速压缩跟踪) 尽管眼下有非常多种的跟踪算法,可是因为姿态的变化.光照的变化.障碍物等原因的存在.导致非常多算法的鲁棒性不好. 眼下比較主流的跟踪算法有两种.generative  tracking algorithms(生成跟踪算法)和discriminative algorithms(判别跟踪算法). 生…

题目大意:原题链接 给定三个n*n的矩阵A,B,C,验证A*B=C是否成立. 所有解法中因为只测试一组数据,因此没有使用memset清零 Hint中给的傻乎乎的TLE版本: #include<cstdio> #include<cstring> ][]; ][],C[][]; ][]) { ;i<=n;i++){ ;j<=n;j++) scanf("%d",&m[i][j]); } } int main() { scanf("%d&q…

转自:https://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/19/svd-and-applications.html  (感谢,讲解的太好了) 在机器学习领域,有相当多的应用与奇异值都可以扯上关系,比如做feature reduction的PCA,做数据压缩(以图像压缩为代表)的算法,还有做搜索引擎语义层次检索的LSI(潜语义分析Latent Semantic Indexing) 一.奇异值与特征值基础知识: 特征值分解和奇异值分解在机器学习领域…

版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com.也可以加我的微博: @leftnoteasy 前言: 上一次写了关于PCA与LDA的 文章,PCA的实现一般有两种,一种是用特征值分解去实现的,一种是用奇异值分解去实现的.在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释.特征值和奇异值在 大部分人的印象中,往往是停留在纯粹的数学计算中.而且…

[前言]主成分分析(PCA)实现一般有两种,一种是对于方阵用特征值分解去实现的,一种是对于不是方阵的用奇异值(SVD)分解去实现的. 一.特征值 特征值很好理解,特征值和特征向量代表了一个矩阵最鲜明的特征方向.多个特征值和特征向量的线性组合可以表示此矩阵.选取特征值最大的特征值对应的特征向量,此特征向量在组成矩阵的线性组合中所占的比重是最大的.一般选取前一半就可,实现降维. 二.奇异值 这里主要谈谈如何用SVD去解PCA的问题.PCA的问题其实是一个基的变换,使得变换后的数据有着最大的方差.方差…

The string "PAYPALISHIRING" is written in a zigzag pattern on a given number of rows like this: (you may want to display this pattern in a fixed font for better legibility) P A H N A P L S I I G Y I R And then read line by line: "PAHNAPLSII…

特征值与特征向量 下面这部分内容摘自:强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用 特征值分解和奇异值分解在机器学习领域都是属于满地可见的方法.两者有着很紧密的关系,在接下来会谈到,特征值分解和奇异值分解的目的都是一样,就是提取出一个矩阵最重要的特征.先谈谈特征值分解吧: 如果说一个向量v是方阵A的特征向量,则可以表示成下面的形式: 这时候λ就被称为特征向量v对应的特征值,一个矩阵的一组特征向量是一组正交向量.特征值分解是将一个矩阵分解成下面的形式: 其中Q是这个矩阵A的特征向量组成的矩阵,Σ是一个对…

1    Unsupervised Learning 1.1    k-means clustering algorithm 1.1.1    算法思想 1.1.2    k-means的不足之处 1.1.3    如何选择K值 1.1.4    Spark MLlib 实现 k-means 算法 1.2    Mixture of Gaussians and the EM algorithm 1.3    The EM Algorithm 1.4    Principal Components…

大数据,人人都说大数据:类似于人人都知道黄晓明跟AB结婚一样,那么什么是大数据?对不起,作为一个本科还没毕业的小白实在是无法回答这个问题.我只知道目前研究的是高维,分布在n远远大于2的欧式空间的数据如何聚类.今年的研究生数模中用大数据引出了一个国内还不怎么火热的概念——多流形结构.题目中那个给出的流形概念:流形是局部具有欧氏空间性质的空间,欧氏空间就是流形最简单的实例.从而在2000年提出了多流形学习:基于数据均匀采样于一个高维欧氏空间中的低维流形的假设,流形学习试图学习出高维数据样本空间中嵌入…

原文地址:http://www.cnblogs.com/ylhome/archive/2009/12/02/1615172.html 三种求解方法 瞬态动力学分析可采用三种方法:完全(Full)法.缩减(Reduced)法及模态叠加法.ANSYS/Professional产品中只允许用模态叠加法.在研究如何实现这些方法之前,让我们先探讨一下各种方法的优点和缺点. 完全法 完全法采用完整的系统矩阵计算瞬态响应(没有矩阵缩减).它是三种方法中功能最强的,允许包括各类非线性特性(塑性.大变形.大应变等…

题目要求: 第四次作业,构造一个方阵将指定单词填入 stage 1:每个单词只出现1次,且八个方向各至少有两个单词 stage 2:矩阵长宽相等 stage 3:方阵的四个角都要参与单词的构建 算法思路: 课上将这个题的时候我和薛大神讨论了一下,通过研读样例,我们认为大部分单词都是斜着填进方阵的,所以我们在用8个单词构造好边框后,将剩下单词按照四种对角线的方向依次填入,最后再扫一遍矩阵将矩阵压缩就好.但是这种方法无法满足长宽相等的条件. 前天想了一个简单粗糙的方法,虽然能够满足题目的所有要求,但…

V3.0版本今天凌晨出炉 添加了随机生成 添加了文件打开 完全按照老师的要求搞定了 V2.0版本更新 添加了中间数组变量显示 这次作业写了整整一天,把以前能用的代码都改了一个遍 最后变成了网页版的小程序 这是由第三次作业的小程序改编而成 添加了自动执行 下一步 上一步 还有一个textarea文本区域来显示结果和过程信息 200行代码.. import javax.swing.*; import java.awt.*; import java.awt.event.*; import javax.…

题目要求: 第四次作业,构造一个方阵将指定单词填入 stage 1:每个单词只出现1次,且八个方向各至少有两个单词 stage 2:矩阵长宽相等 stage 3:方阵的四个角都要参与单词的构建 算法思路: 课上将这个题的时候我和薛大神讨论了一下,通过研读样例,我们认为大部分单词都是斜着填进方阵的,所以我们在用8个单词构造好边框后,将剩下单词按照四种对角线的方向依次填入,最后再扫一遍矩阵将矩阵压缩就好.但是这种方法无法满足长宽相等的条件. 前天想了一个简单粗糙的方法,虽然能够满足题目的所有要求,但…

A.Parallelepiped 题意:给一个六面体三面的面积,求12条边的长度和. 题解:因为都是整数,设边长分别为a,b,c,面积为xyz,那么可设x=a*b,y=b*c,z=c*a,简单解方程就可以了. #include <iostream> #include <math.h> using namespace std; int main() { int a, b, c; int x, y, z; while (cin >> x >> y >>…

前言: 上一次写了关于PCA与LDA的文章,PCA的实现一般有两种,一种是用特征值分解去实现的,一种是用奇异值分解去实现的.在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释.特征值和奇异值在大部分人的印象中,往往是停留在纯粹的数学计算中.而且线性代数或者矩阵论里面,也很少讲任何跟特征值与奇异值有关的应用背景.奇异值分解是一个有着很明显的物理意义的一种方法,它可以将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的几个子矩阵的相乘来表示,这些小矩阵描述的是矩阵的重要的特性.就像是描述一个人一样,给别人描述说这个人长得浓眉大…

一.奇异值分解SVD 1.SVD原理 SVD将矩阵分为三个矩阵的乘积,公式: 中间矩阵∑为对角阵,对角元素值为Data矩阵特征值λi,且已经从大到小排序,即使去掉特征值小的那些特征,依然可以很好地重构出原始矩阵.如下图:其中阴影部分代表去掉小特征值,重构时的三个矩阵. 如果m代表商品个数,n代表用户个数,则U矩阵每行代表商品属性,现在通过降维U矩阵(取阴影部分)后,每个商品的属性可以用更低的维度表示(假设k维).这样当新来一个用户的商品推荐向量X,则可以根据公式X*U1*inv(S1)得到一个k…

版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 上一次写了关于PCA与LDA的文章,PCA的实现一般有两种,一种是用特征值分解去实现的,一种是用奇异值分解去实现的.在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释.特征值和奇异值在大部分人的印象中,往往是停留在纯粹的数学计算中.而且线性代数或者矩阵论里面,也很少讲任何跟特征值与奇异…

在多元统计分析中,主成分分析(Principal components analysis,PCA)是一种分析.简化数据集的技术.主成分分析经常用于减少数据集的维数,同时保持数据集中的对方差贡献最大的特征.[wiki] 在遥感影像解译与分类中,PCA是经常用到的降维滤噪处理技术.现在实现这个处理流程,便于熟悉和掌握IDL矩阵乘除运算操作. IDL 源码PRO PCA,DATA,EIGENVALUES = egValues,EIGENVECTORS = egvec,PERCENT = PERCENT…

package android.util; import com.android.internal.util.ArrayUtils; /** * SparseArrays 利用integer去管理object对象.不像一个正常的object对象数组,它能在索引数中快速的查找到所需的结果.(这 * 句话是音译,原意是能在众多索引数中"撕开一个缺口",为什么原文这么表达?下面会慢慢说清楚.)它比HashMap去通过Integer索引 * 查找object对象时在内存上更具效率,不仅因为它避…

分析: 我们已经解决了一维的问题(基础篇中的最大子段和问题),现在变成二维了,我们看看能不能把这个问题转化为一维的问题.最后子矩阵一定是在某两行之间的.假设我们认为子矩阵在第i行和第j列之间,我们如何得到i和j呢,对,枚举.  枚举所有1<=i<=j<=M,表示最终子矩阵选取的行范围. 我们把每一列第i行到第j行之间的和求出来,形成一个数组c,于是一个第i行到第j行之间的最大子矩阵和对应于这个和数组c的最大子段和.于是,我们的算法变为:   我们看看标为红色的部分 就是求每列第i行到第j…

SVD一般应用场景--推荐系统,图像压缩. 1.直观感受. SVD其实就是将矩阵分界,直观感受如图.就是将A矩阵分界成U,S,V三个矩阵相乘.一般推荐系统中用的多.S是对角阵,里面的特征值是从大到小排列的. 2.前述知识. 一个矩阵乘以一个向量结果还是一个向量,并且等于原始向量的倍,相当于对原始向量进行一个某个方向上的拉伸. 3.矩阵压缩 图1 图2 对图1,图2来说,假设m表示是样本个数,n表示特征个数,则抽取S特征中比较重要的特征值,(因为特征值是从大到小排列的,所以假如抽取前几个特征值作为…