引用:https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80632779 将n维特征映射到k维上,只保留包含绝大部分方差的维度特征,而忽略包含方差几乎为0的特征维度,实现对数据特征的降维处理. PCA算法有两种实现方法:基于特征值分解协方差矩阵实现PCA算法.基于SVD分解协方差矩阵实现PCA算法. 针对第一种方案基于特征值分解协方差,步骤为: 1:对原始矩阵X进行去平均值. 2:求原始矩阵的协方差. 3:根据协方差矩阵计算特征值和对

在MATLAB中,计算矩阵A的特征值和特征向量的函数是eig(A),常用的调用格式有 5种:(1) E=eig(A):求矩阵A的全部特征值,构成向量E. 想求最大特征值用:max(eig(A))就好了.(2) [V,D]=eig(A):求矩阵A的全部特征值,构成对角阵D,并求A的特征向量构成 V的列向量.(3) [V,D]=eig(A,'nobalance'):与第2种格式类似,但第2种格式中先对A作相似 变换后求矩阵A的特征值和特征向量,而格式3直接求矩阵A的特征值和特征向量. (4) E=e

矩阵的特征值和特征向量是线性代数以及矩阵论中很重要的一个概念.在遥感领域也是经经常使用到.比方多光谱以及高光谱图像的主成分分析要求解波段间协方差矩阵或者相关系数矩阵的特征值和特征向量. 依据普通线性代数中的概念,特征值和特征向量能够用传统的方法求得,可是实际项目中一般都是用数值分析的方法来计算,这里介绍一下雅可比迭代法求解特征值和特征向量. 雅克比方法用于求实对称阵的所有特征值.特征向量. 对于实对称阵 A,必有正交阵 U.使 U TA U = D. 当中 D 是对角阵,其主对角线元 li 是

[前言] 对于矩阵(Matrix)的特征值(Eigens)求解,采用数值分析(Number Analysis)的方法有一些,我熟知的是针对实对称矩阵(Real Symmetric Matrix)的特征值和特征向量(Characteristic Vectors)求解算法——雅克比算法(Jacobi).Jacobi算法的原理和实现可以参考[https://blog.csdn.net/zhouxuguang236/article/details/40212143].通过Jacobi算法可以以任意精度近

import numpy as np lis = np.mat([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]]) print(np.linalg.inv(lis)) # 求矩阵的逆矩阵 [[-1.2009599e+16 3.6028797e+16 -2.4019198e+16] [ 2.4019198e+16 -7.2057594e+16 4.8038396e+16] [-1.2009599e+16 3.6028797e+16 -2.4019198e+16]] print(lis.trans

#include <stdio.h> #include <math.h> #include <stdlib.h> #define M 3 //方阵的行数 列数 #define ε0 0.00000001//ε0为要求的精度 #define N 100000//最大迭代次数 //函数预声明 ], int m, int n);//矩阵的打印 void printVector(double a[], int m);//向量的打印 double dotVector(double

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5585271.html 参考文档:mkl官方文档 lapack_int LAPACKE_sgeev(int matrix_layout, char jobvl, char jobvr, lapack_int n, float* a, lapack_int lda, float* wr, float* wi, float* vl, lapack_int ldvl, float* vr, lapack_i

本文部分内容转自 https://www.cnblogs.com/chaosimple/p/3182157.html 一.统计学概念 二.为什么需要协方差 三.协方差矩阵 注:上述协方差矩阵还需要除以除以(n-1).MATLAB使用cov函数计算协方差时自动除以了(n-1),opencv使用calcCovarMatrix函数计算后还需要手动除以(n-1) 协方差具体计算 以学生成绩举例:有5名学生,参加数学.英语.美术考试,得分如图 1.计算均值矩阵M 均值是对每一列求平均值:means=[66

一.复习几个矩阵的基本知识 1. 向量 1)既有大小又有方向的量成为向量,物理学中也被称为矢量,向量的坐标表示a=(2,3),意为a=2*i + 3*j,其中i,j分别是x,y轴的单位向量. 2)向量的点乘:a · b 公式:a · b = b · a = |a| * |b| * cosθ = x1 * x2 + y1 * y2点乘又叫向量的内积.数量积,是一个向量a和它在另一个向量b上的投影的长度的乘积,结果是一个标量: 如果两个向量的点乘是零, 那么这两个向量正交. 2)向量的叉乘:a X 

Obvious,最小特征值对应的特征向量为平面的法向 这个问题还有个关键是通过python求协方差矩阵的特征值和特征向量,np.linalg.eig()方法直接返回了特征值的向量和特征向量的矩阵 scipy.linalg.eigh()方法可以对返回的特征值和特征向量进行控制,通过eigvals参数,可以控制,比如我要返回最小的特征值,和其对应的特征向量,那么就是eigvals(0:0),在升序的情况下.还是很有用的. scipy.linalg.eigh(a, b=None, lower=True

Python计算特征值与特征向量案例 例子1 import numpy as np A = np.array([[3,-1],[-1,3]]) print('打印A:\n{}'.format(A)) a, b = np.linalg.eig(A) print('打印特征值a:\n{}'.format(a)) print('打印特征向量b:\n{}'.format(b)) 打印A: [[ 3 -1] [-1 3]] 打印特征值a: [4. 2.] 打印特征向量b: [[ 0.70710678 0.

分析以下需求,并用代码实现 定义MyArrays工具类,该工具类中有以下方法,方法描述如下: 1.public static void reverse(ArrayList<Integer> list); 参数ArrayList<Integer> list:要进行操作的集合对象 要求:对list集合对象中的元素进行反转 (第一个和最后一个交换,第二个和倒数第二个交换,第三个和倒数第三个交换...) 2.public static Integer max(ArrayList<In

所谓的求成员大小, 是求成员在该结构体中 用 sizeof(结构体名.结构体成员名) 求来的. 很多时候我们需要知道一个结构体成员中的某个成员的大小, 但是我们又不需要定义该结构体类型的变量(定义的话会让人难以理解, 又没有实际的作用, 干嘛要定义?). 考虑可以用指针来反求, 比如有一个 POINT 类型的指针 pPoint, 那么: sizeof(pPoint->x) 即为 x 成员的大小, 由于 sizeof 是在编译时刻求值, 且 sizeof 不会对其表达式求值计算, 只判断类型(当然

求高的方法 h=y*Math.sin(a) 按题目要求,需要我们做的分别是:1.改角度2.显示角度3.求面积并显示 代码用到:1.静态成员变量以修改角度2.数学函数 以下具体代码具体分析 import java.util.Scanner; //java类库中的Scanner类,用于接受输入值 class Triangle{ private double x,y; static double a; //静态成员变量,可以用类名直接调用. Triangle(double xx,double yy,d

将二叉树相关的操作集中在一个实例里,有助于理解有关二叉树的相关操作: 1.定义树的结构体: typedef struct TreeNode{ int data; struct TreeNode *left; struct TreeNode *right; }TreeNode; 2.创建根节点: TreeNode *creatRoot(){ TreeNode * root =(TreeNode *)malloc(sizeof(TreeNode)); if(NULL==root){ printf("

//函数fun功能是将带头节点的单向链表结点域中的数据从小到大排序. //相当于数组的冒泡排序. #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define N 6 typedef struct node { int data; struct node *next; } NODE; void fun(NODE *h) { NODE *p, *q; int t; /**********found**********/ p = h->next;/

设\(\lambda_i\)为\(\bf{X} \bf{X}^T\)的特征值,对应的特征向量为\(\mathbf{\alpha}_i\),则 \[\bf{X} \bf{X}^T \mathbf{\alpha}_i=\lambda_i\mathbf{\alpha}_i \tag{1} \] \((1)\)式两边同时左乘\(\bf{X}^T\),有 \[\bf{X}^T \bf{X} \bf{X}^T \mathbf{\alpha}_i=\bf{X}^T \lambda_i\mathbf{\alph

什么也不说了,直接上代码. 首先是节点类,大家都懂得 /** * 二叉树的节点类 * * @author HeYufan * * @param <T> */ class Node<T extends Comparable<? super T>> { /** * 节点储存的值 */ private T data; /** * 左子节点 */ private Node<T> leftNode; /** * 右子节点 */ private Node<T>

参考书 : <<振动分析>> 张准 汪凤泉 编著 东南大学出版社 ISBN 7-80123-583-4 参考章节 : 4.6.2 和 4.6.3 <<数值分析>> 崔瑞彩 谢伟松 天津大学出版社 ISBN 7-5618-1366-X 参考章节 : 3.1 参考资料: <<交替使用幂法和降阶法求解矩阵全部特征值>> 下载地址:https://pan.baidu.com/s/1fmNMnS8zyaMv4B_6jd7rnQ 2018-03-

#coding = utf-8 def getLastDay(): y = int(input("Please input year :")) m = int(input("please input month :")) d = int(input("Please input day :")) s=0 if y <1: y=1 if m <1: m=1 if m>12: m=12 if d <1: d=1 mothday=

原文出处 <?php $date = "2012-07-31"; $date_unix = strtotime($date); $lastmonth = strtotime("last month",$date_unix);//或者strtotime("-1 month",$date_unix); echo date("Y-m-d H:i:s",$lastmonth)."<br />";/