MATLAB实例:PCA(主成成分分析)详解 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 主成成分分析 2. MATLAB解释 详细信息请看:Principal component analysis of raw data - mathworks [coeff,score,latent,tsquared,explained,mu] = pca(X) coeff = pca(X) returns the principal componen

在因子分析(Factor analysis)中,介绍了一种降维概率模型,用EM算法(EM算法原理详解)估计参数.在这里讨论另外一种降维方法:主元分析法(PCA),这种算法更加直接,只需要进行特征向量的计算,不需要用到EM算法. 假设数据集表示 m 个不同类型汽车的属性,比如最大速度,转弯半径等等. 对于任意一辆汽车,假设第 i 个属性和第 j 个属性 xi 和 xj 分别以 米/小时 和 千米/小时 来表示汽车的最大速度,那么很显然这两个属性是线性相关的,所以数据可以去掉其中一个属性,即在 n-

目录 一.先定个小目标 二.层次分析法部分 2.1 思路总括 2.2 构造两两比较矩阵 2.3 权重计算方法 2.3.1 算术平均法求权重 2.3.2 几何平均法求权重 2.3.3 特征值法求权重 2.3.4 归一化处理过程 2.4 一致性检验 2.5 对一级指标求解 2.6 对二级指标求解 三.模糊综合评测法部分 3.1 整体思路阐述 3.2 模型的建立和求解 3.2.1 模型的建立 3.2.2 模型的举例求解 四.MATLAB代码 4.1 层次分析法-MATLAB代码 4.2 模糊综合评测法

首先,必须说明的是,这篇文章是完完全全复制百度文库当中的一篇文章.本人之前对PCA比较好奇,在看到这篇文章之后发现其对PCA的描述非常详细,因此迫不及待要跟大家分享一下,希望同样对PCA比较困惑的朋友能够从这篇文章中得到启发.虽然不知道作者是谁,但是还是非常感谢本文的作者.整篇文章从简单的例子引入这个PCA的算法,当中涉及最主要的知识就是矩阵论,因此如果有看不懂的朋友可以先去对矩阵论进行一些学习,这样对PCA的理解会有很大的帮助. 下面的描述格式方面可能有点出入,因此大家也可以直接通过下面的链接

MATLAB实例:PCA降维 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. iris数据 5.1,3.5,1.4,0.2,1 4.9,3.0,1.4,0.2,1 4.7,3.2,1.3,0.2,1 4.6,3.1,1.5,0.2,1 5.0,3.6,1.4,0.2,1 5.4,3.9,1.7,0.4,1 4.6,3.4,1.4,0.3,1 5.0,3.4,1.5,0.2,1 4.4,2.9,1.4,0.2,1 4.9,3.1,1.5,0.1

项目背景 杜邦分析法 利用 杜邦分析法完成对一份数据的动态分析 流程图如下 项目源数据 左侧为竖向的数据管理, 右侧为横向的数据管理 横向的数据管理在数据透视的时候会很不方便, 并不推荐 常用叫法左边为 堆叠表, 右侧为 宽表 项目展示 通过点选右侧的月份点选框可以实现左侧图标的动态展示杜邦分析的结果 项目实现 数据透视表 / 切片器 创建一个数据透视表, 然后插入月份切片器 数据引用 成体图表的这些数据使用跨表的数据引用, 引用自数据透视表中 复制切片器 切片器可以跨表复制粘贴, 实现跨表的透

一. 概念 边界值分析法就是对输入或输出的边界值进行测试的一种黑盒测试方法.通常边界值分析法是作为对等价类划分法的补充,这种情况下,其测试用例来自等价类的边界. 二. 边界值分析法的应用 根据大量的测试统计数据,很多错误是发生在输入或输出范围的边界上,而不是发生在输入/输出范围的中间区域.因此针对各种边界情况设计测试用例,可以查出更多的错误. 使用边界值分析方法设计测试用例,首先应确定边界情况.通常输入和输出等价类的边界,就是应着重测试的边界情况.应当选取正好等于,刚刚大于或刚刚小于边界的值作为

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

Python基于回溯法解决01背包问题实例 这篇文章主要介绍了Python基于回溯法解决01背包问题,结合实例形式分析了Python回溯法采用深度优先策略搜索解决01背包问题的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下 同样的01背包问题,前面采用动态规划的方法,现在用回溯法解决.回溯法采用深度优先策略搜索问题的解,不多说,代码如下: bestV=0 curW=0 curV=0 bestx=None defbacktrack(i):   globalbestV,curW,curV,x,bestx   i

1. Elo Rating System Elo Rating System对于很多人来说比较陌生,根据wikipedia上的解释:Elo评分系统是一种用于计算对抗比赛(例如象棋对弈)中对手双方技能水平的方法,它由Arpad Elo创建.(The Elo rating system is a method for calculating the relative skill levels of players in competitor-versus-competitor games such

选取N幅同类目标物体的二维图像,并用上一篇博文的方法标注轮廓点,这样就得到训练样本集: 由于图像中目标物体的形状和位置存在较大偏差,因此所得到的数据并不具有仿射不变性,需要对其进行归一化处理.这里采用Procrustes分析方法对样本集中的所有形状集合进行归一化.形状和位置的载体还是样本点的空间坐标.      普氏分析法是一种用来分析形状分布的方法.数学上来讲,就是不断迭代,寻找标准形状(canonical shape),并利用最小二乘法寻找每个样本形状到这个标准形状的仿射变化方式.(可参照维

库存ABC分类,简单的说就是抓大放小,是为了让我们抓住重点,用最大精力来管理最重要的物料,而对于不太重要的物料则可以用较少的精力进行管理.它和我们平常说的八二法则有异曲同工之妙. 既然要应用库存ABC方法,那么我们首先要决定,哪些物料是最重要的A类,哪些物料是一般重要的B类,哪些物料是最不重要的C类. 最简单的办法自然就是在物料主表中直接把ABC填上去,然后在日常业务中,我们随时都可以看到这是哪一类物料,从而决定了我们对其采取的管理方式(最重要的一个不能差,最不重要的,差一点半点可以容忍).为了

帕累托分析法(Pareto Analysis)(柏拉图分析) ABC分类法是由意大利经济学家帕雷托首创的.1879年,帕累托研究个人收入的分布状态图是地,发现少数人收入占全部人口收入的大部分,而多数人的收入却只占一小部分,他将这一关系用图表示出来,就是著名的帕累托图.该分析方法的核心思想是在决定一事物的众多因素中分清主次,识别出少数但对事物起决定作用的关键因素和多数的但对事物影响较小的次要因素.后来,帕累托法被不断应用于管理的各个方面.1951年,管理学家戴克(H.F.Dickie)将其应用于库

SWOT(Strengths Weakness Opportunity Threats)分析法,又称为态势分析法或优劣势分析法,用来确定企业自身的竞争优势(strength).竞争劣势(weakness).机会(opportunity)和威胁(threat),从而将公司的战略与公司内部资源.外部环境有机地结合起来.EMBA.MBA等主流商管教育均将SWOT分析法作为一种常用的战略规划工具包含在内.

"5W1H分析法"也叫"六何分析法",它是一种分析方法也可以说是一种创造技法.是对选定的项目.工序和操作,都要从原因(Why).对象(What).地点(Where).时间(When).人员(Who).方法(How)等六个方面提出问题进行思考.这种看似很可笑.很天真的问话和思考办法,可使思考的内容深化.科学化. 对六个方面的问题经过分析后,就应着手提出改进意见,建立新的最佳工作方法. 1.对象 公司是做什么项目(产品)?为什么要做这个项目(产品)?能不能做别的?我到底

近来复习编译原理,语法分析中的自上而下LL(1)分析法,需要构造求出一个文法的FIRST和FOLLOW集,然后构造分析表,利用分析表+一个栈来做自上而下的语法分析(递归下降/预测分析),可是这个FIRST集合FOLLOW集看得我头大... 教课书上的规则如下,用我理解的语言描述的: 任意符号α的FIRST集求法: . α为终结符,则把它自身加入FIRSRT(α) . α为非终结符,则: ()若存在产生式α->a...,则把a加入FIRST(α),其中a可以为ε ()若存在一串非终结符Y1,Y2,

试着用MECE分析法对人生的整个规划做一下总结.作为技术人员,其实除了编码架构能力之外,分析问题的能力的重要程度也会随着职业发展越来越重要.<美团点评技术博客>说这几天要在黄金时段头版头条发表静儿的文章.虽然比较担心大过年的,技术文章的点击量,但是还是很开心.毕竟<美团点评技术博客>是干货满满,高质量的博客. 首先介绍MECE分析法.MECE全称:mutually exclusive,collectively exhaustive,这是麦肯锡解决问题的一个重要法则.  确立问题 人

SWOT分析法是什么 SWOT分析法,即态势分析法,就是将与研究对象密切相关的各种主要内部优势.劣势和外部的机会和威胁等,通过调查列举出来,并依照矩阵形式排列,然后用系统分析的思想,把各种因素相互匹配起来加以分析,从中得出一系列相应的结论,而结论通常带有一定的决策性. 运用这种方法,可以对研究对象所处的情景进行全面.系统.准确的研究,从而根据研究结果制定相应的发展战略.计划以及对策等.SWOT分析法常常被用于制定集团发展战略和分析竞争对手情况,在战略分析中,它是最常用的方法之一. S (stre

5WHY分析法很多做项目的都知道,但是却很少有人能用到实处,或者是灵活运用,所以今天小编又来翻一遍这个“旧账”,让大家更了解5WHY分析法. 什么是5WHY分析法? 所谓5why分析法,又称“5问法”,也就是对一个问题点连续以5个“为什么”来自问,以追究其根本原因. 5why法的关键所在:鼓励解决问题的人要努力避开主观或自负的假设和逻辑陷阱,从结果着手,沿着因果关系链条,顺藤摸瓜,直至找出原有问题的根本原因. 5WHY分析法的运用 如图,沿着“为什么——为什么”的因果路径逐一提问,先问第一个“为

转自:http://guanjy0129.blog.163.com/blog/static/1115494452010614113333509/ LR分析法的归约过程是规范推导的逆过程,所以LR分析过程是一种规范归约过程. LR分析法正是给出一种能根据当前分析栈中的符号串(通常以状态表示)和向右顺序查看输入串的K个(K≥0)符号就可唯一地确定分析器的动作是移进还是归约和用哪个产生式归约,因而也就能唯一地确定句柄. 其中LR(0)分析器是在分析过程中不需向右查看输入符号,因而它对文法的限制较大,然