在灵巧手与假手理论中,为了研究人手的运动协同关系,需要采集各个关节的运动学量或者多个采集点的肌电信号,然而由于人手关节数目或者EMG采集点数量较多,加上多次采样,导致需要过多的数据需要处理.然而事实上,这些数据存在相关性,换一种说法就是人手的某一运动被这些数据重复表达了,为了简化数据维度并尽可能的表征原始数据的特征,引入我们今天的主题-主成分分析(PCA)   Ⅰ. 主成分分析(PCA) 主成分分析是一种处理过多维度数据的线性方法,该方法采用组合特征的方法来降维.从本质上来讲就是把高维的数据投影

很久没有写博客了,这段时间比较忙,又是搬家又是做自己的项目,还有太多琐碎的事情缠身,好不容易抽出时间把最近自己做的一些简单例子记录一下. 在我的项目中,我需要一个显示面板来显示游戏中的一个三维数据,例如,力量,速度,耐力,来直观的显示出物体的特征,让玩家能够一眼看出区别 首先我们需要准备一下素材 显示面板的背景"Panel.png",比如:尽量能够以三角形为背景 1- 新建一个继承自CCSprite的类,命名为CCPanel 2- 在头文件中添加 @interface ZOPanel

平台信息:PC:ubuntu18.04.i5.anaconda2.cuda9.0.cudnn7.0.5.tensorflow1.10.GTX1060 作者:庄泽彬(欢迎转载,请注明作者) 说明:感谢tensorflow社区,本文是在社区的学习笔记,生成随机的三维数据,之后用平面去拟合. 相关代码: #!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Oct 11 19:54:15 2018 @au

处理三维数据做图表,比如返回的数据就是一个个list,list里面某几个数据同属于一个维度,项目中的实例效果如下: 上面的khfx会有多个,比如db1.db2.db3等,下面的那些数据也会变化,目前需求就是做的下面的实现单选,可以使用echarts的legend的selectedMode实现,然后上面的db那些就是可以复选,默认全显示,选择之后就取消该条数据显示.也就是说相当于需要2层图例组件同时控制下面series的显示. 大值考虑的是下面的用legend的图例,然后上面的图例就自己手写,然后

三维数据曲面图 season绘图 panda绘图 待办 enter description here 转化成网格坐标 season可以让绘图更美观 panda绘图可以直接根据panda数据绘制图直接plot就行,简单,直接在方法plot后边加上要调整的参数就行了

## 保留版权所有,转帖注明出处 章节 SciKit-Learn 加载数据集 SciKit-Learn 数据集基本信息 SciKit-Learn 使用matplotlib可视化数据 SciKit-Learn 可视化数据:主成分分析(PCA) SciKit-Learn 预处理数据 SciKit-Learn K均值聚类 SciKit-Learn 支持向量机 SciKit-Learn 速查 主成分分析(PCA)是一种常用于减少大数据集维数的降维方法,把大变量集转换为仍包含大变量集中大部分信息的较小变量

今天有个钢铁项目在导入数据时 存货规格各种缺 相吐血 原表结构是这样的 编码.规格.名称 三种存货 三种都有想同的规格 规格对分厚度和宽度 那么问题来了 简简单单的几个厚度宽度 三种商品 就到了 1000多条记录 还确了好多 所以想了个办法 将一个表拆成三个表如下 create table A_width (cWidth ) not null primary key) create table A_Height (cHeight ) not null primary key) create ta

非常多零零碎碎的事情,导致非常久没写blog了.face animation的demo做完了也快一个月了.是时候总结总结了. Kinect获得的标识点共用121个.其给的sdk里面也给出了响应的标签.例如以下图: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvcGl6aWJpbmc4ODA5MDk=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" a

原文:http://www.cnblogs.com/leonwen/p/5158947.html 该算法由MatLab移植而来(具体参见上一篇博文).但是最终输出结果却和MatLab不一致,经排查发现在进行调用两者内部函数eig进行求解特征值和特征向量的时候,两者特征值都一致,但是特征向量却不同. 可是,从理论上感觉也说得过去,因为特征向量本来就具有不唯一性.最让人费解的是,就算两者特征向量不一致,可为什么使用PCA的结果却反差很大呢?感觉上来看,好像是Python的不准确性更大一点. 代码如下

在Opencv中有个Viz模块,可以显示三维物体,还可以实现三维动画,本来是很好的东东,但是里面的函数.类的说明太过简单,始终不得要领.不过其中一个扩展功能非常好,就是你可以在vtk中设计自己的模型类,在Opencv中的Viz3d窗口中显示. 在这里我用vtk中的vtkSurfaceReconstructionFilter类,这是一个对空间点拟合曲面的函数,重新封装了该函数,创建了自己的类:MySurfaceReconstruction,该类可以直接在Viz中的Viz3d窗口中显示. 本程序中所

意义 在机器学习任务中选择计算模型或者学习数学时,可视化有助于研究函数值的变化趋势(观察收敛.分布.几何形状等),带来直观的感受. 源码 # 绘制二元函数 # 参考文献 # + python画二元函数的图像(3D) https://blog.csdn.net/your_answer/article/details/79135076 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import numpy as np from matplotlib import p

基于浏览器的三维地图还算是一个比较高冷的东西,最主要的技术难点是如何在浏览器上 多快好省 的显示三维数据,很遗憾,还真的没有太好的的方案,只能说还有可行的方案. 很久之前用过skyline,使用CS居多,也可以在浏览器使用actviex插件显示:另外就是arcgis globe,我没看到在项目中用的.后来google有一个globe,算是差的比较远. 一直到有一天,看到nokia的地图,没错,就是那个做手机的nokia,他们做的那个一个here.com 的地图,能够看三维地图,使用webgl在浏

Mathworks File Exchange频道近期更新了一个小函数.能够将三维数据矩阵相应的函数u=f(x,y,z)可视化的显示出来. 对我们这些常和数据分析问题打交道的人爱说.还是有点參考价值的.....把它放到这里,供大家參考 1.链接: http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/48483-3-dimensional-data-visualization?utm_campaign=Feed%3A+mathworks%2Fqk

具体技术来源自论文 基于Cesium的倾斜摄影三维模型Web加载与应用研究. 技术架构图 应用实例 利用一个实际实例来详细说明如何利用Cesium加载倾斜摄影数据,并进行可视化和交互操作. 首先,利用Smart3D导出倾斜摄影三维数据模型,示例数据为一个化工厂,导出格式为OSGB,存放在Cesium安装目录里,利用自己开发的格式转换软件把OSGB数据转为3DTiles格式,并在转换过程中加入各对象的属性和空间信息,用于三维模型查询.高亮显示.叠加分析等各种空间分析功能,转换后的数据格式也是按照O

i3s,esri主推到ogc的一种三维开源GIS数据标准. 版权声明:原创.博客园/B站/小专栏/知乎/CSDN @秋意正寒 转载请标注原地址并声明转载: https://www.cnblogs.com/onsummer/p/12082584.html 1. i3s及其实现 i3s是一种用树结构来组织大体积量三维数据的数据格式标准,比如在位图界的jpg格式一样,只不过i3s是“标准”,具体实现的文件格式另有一说. i3s采用json文件来描述数据,采用二进制文件(格式为.bin)来存储三维地理数

1. 前言 高精地图(High Definition Map)作为自动驾驶安全性不可或缺的一部分,能有效强化自动驾驶的感知能力和决策能力,提升自动驾驶的等级.对于自动驾驶来说,高精地图主要是给机器用的,但是在制作和分析过程中依然需要人能够理解.本文将为大家简单介绍下,在过去的一段时间里高德高精地图业务团队,在WEB三维引擎技术方面的一些探索和实践,如何让复杂抽象的地理数据呈现在人们面前,满足其业务编辑和分析的诉求. 高精地图主要是对道路交通层对象(如:车道地面标线.交通灯.交通牌.防护栏.杆等)

在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对主成分分析(以下简称PCA)的原理做了总结,下面我们就总结下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维. 1. scikit-learn PCA类介绍 在scikit-learn中,与PCA相关的类都在sklearn.decomposition包中.最常用的PCA类就是sklearn.decomposition.PCA,我们下面主要也会讲解基于这个类的使用的方法. 除了PCA类以外,最常用的PCA相关类还有KernelPCA类,在原理篇我们也讲到

相对与网上很多人分享的有关PCA的经历,我第一次接触PCA却不是从人脸表情识别开始的,但我所在的实验室方向之一是人脸的研究,最后也会回到这个方向上来吧. PCA(principal components analysis)是一种非常有用的统计技术,它已经应用于人脸识别和图像压缩领域中,并且是高维数据计算模型的常用技术.简单说是把高维数据将成低维数据,比如100000x100000的矩阵降成100000x100的. 从例子中也看得出在数学模型中直观看到的是对矩阵进行的各种各样的变形最终达到我们所需

参考资料:Mastering Machine Learning With scikit-learn 降维致力于解决三类问题.第一,降维可以缓解维度灾难问题.第二,降维可以在压缩数据的同时让信息损失最 小化.第三,理解几百个维度的数据结构很困难,两三个维度的数据通过可视化更容易理解 PCA简介 主成分分析也称为卡尔胡宁-勒夫变换(Karhunen-Loeve Transform),是一种用于探索高维数据结 构的技术.PCA通常用于高维数据集的探索与可视化.还可以用于数据压缩,数据预处理等.PCA可

所属网站分类: 资源下载 > python电子书 作者:today 链接:http://www.pythonheidong.com/blog/article/448/ 来源:python黑洞网 内容简介 本书是对以数据深度需求为中心的科学.研究以及针对计算和统计方法的参考书.本书共五章,每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包.首先从IPython和Jupyter开始,它们提供了数据科学家需要的计算环境:第2章讲解能提供ndarray对象的NumPy,它可以用Python高效地存储和操

一.前言 迄今为止,Wish3D已经出品推出了6篇系列教程,从倾斜摄影的原理方法.采集照片的技巧.Smart3D各模块的功能应用.小物件的照片重建.大区域的地形重建到DSM及正射影像的处理生产,立足于建模软件的基本功能点和原始数据的采集,通过不同的重建目标,不同的生产目的多方位地介绍说明了Smart3D建模软件对倾斜摄影数据的处理生产过程.具体的教程全文可以在Wish3D微信公众号历史消息中查阅.在本讲,也是我们Smart3D系列最后一篇教程中,我们将要讲述如何手动配置一个S3C索引,将处理完毕