原理: 主成分分析 - stanford 主成分分析法 - 智库 主成分分析(Principal Component Analysis)原理 主成分分析及R语言案例 - 文库 主成分分析法的原理应用及计算步骤 - 文库 主成分分析之R篇 [机器学习算法实现]主成分分析(PCA)--基于python+numpy scikit-learn中PCA的使用方法 Python 主成分分析PCA 机器学习实战-PCA主成分分析.降维(好) 关于主成分分析的五个问题 多变量统计方法,通过析取主成分显出最大的个

有时候,让电机从0度转到绝对的360度,有时候会出现电机实际转动更多或者更少的情况.   一般是电机的编码器的Scaling Factor Numerator数值不对导致的,数值越小,则同比转过角度越多,例如我数值是0.0001的时候,360度实际对应了720度以上,我改成0.00035之后,就差不多了.   那么如何精确的设置这个参数呢?参考讲义说一圈对应的脉冲数和一圈对应的长度(注意TwinCAT默认单位是mm,可以改成角度,那么一圈对应就不是360mm而是360度,同样可以360/一圈对应

public class MinimumSpacing { //给定平面上的n个点,求距离最近的两个点的距离. //无从下手的话,先分解问题,分解成简单的,逐个分析,然后再合在一起考虑 //这是个2维的数据,那就先降维到1维分析 //先考虑在一条数轴上有n个点,求最近距离的2个点的距离 // // ------*--*------*---*---> //用分治思想处理 // 1.分割 2.处理 3.合并 3个步骤 // // 1.分割: // 将整个数据[先排序]得到数组s,然后将s从中间一份为

建议:如果只是处理(小)数据的,用R.结果更可靠,速度可以接受,上手方便,多有现成的命令.程序可以用.要自己搞个算法.处理大数据.计算量大的,用python.开发效率高,一切尽在掌握. 概述 在真实的数据科学世界里,我们会有两个极端,一个是业务,一个是工程.偏向业务的数据科学被称为数据分析(Data Analysis),也就是A型数据科学.偏向工程的数据科学被称为数据构建(Data Building),也就是B型数据科学. 从工具上来看,按由业务到工程的顺序,这个两条是:EXCEL >> R

Moore-Penrose伪逆(pseudoinverse). 非方矩阵,逆矩阵没有定义.矩阵A的左逆B求解线性方程Ax=y.两边左乘左逆B,x=By.可能无法设计唯一映射将A映射到B.矩阵A行数大于列数,方程无解.矩阵A行数小于列数,矩阵有多个解. 矩阵A的伪逆A + =lim a->0 (A T A+aI) -1 A T.计算伪逆公式,A + =VD + U T.矩阵U.D.V是矩阵A奇异值分解得到矩阵.对角矩阵D伪逆D + 是非零元素取倒数后再转置.矩阵A列数多于行数,伪逆求解线性方程是可

前言 主成份分析,简写为PCA(Principle Component Analysis).用于提取矩阵中的最主要成分,剔除冗余数据,同时降低数据纬度.现实世界中的数据可能是多种因数叠加的结果,如果这些因数是线性叠加,PCA就可以通过线性转化,还原这种叠加,找到最原始的数据源. PCA原理 P.S: 下面的内容需要一定线性代数基础,如果只想了解如何在R中使用,可以跳过此节 本质上来讲,PCA主要是找到一个线性转换矩阵P,作用在矩阵X(X的列向量是一条记录,行向量是一个feature)上,使其转换

function [V,S,E]=princa(X) [m,n]=size(X); %计算矩阵的行m和列n %-------------第一步:标准化矩阵-----------------% mv=mean(X); %计算各变量的均值 st=std(X); %计算各变量的标准差 X=(X-repmat(mv,m,1))./repmat(st,m,1); %标准化矩阵X %-------------第二步:计算相关系数矩阵-----------------% % R1=X'*X/(m-1); %方

目录 PCA思想 问题形式化表述 PCA之协方差矩阵 协方差定义 矩阵-特征值 PCA运算步骤 PCA理论解释 最大方差理论 性质 参数k的选取 数据重建 主观理解 应用 代码示例 PCA思想 PCA主要用于数据降维,是一种无监督学习方法.主成分分析利用正交变换将可能存在相关性的原始属性转换成一组线性无关的新属性,并通过选择重要的新属性实现降维.由一系列特征组成的多维向量,其中某些元素本身没有区分性,比如某个元素在所有样本中都相等,或者彼此差距不大,那么那个元素对于区分的贡献度小.我们的目的即为

上一篇我们较为系统地介绍了Python与R在系统聚类上的方法和不同,明白人都能看出来用R进行系统聚类比Python要方便不少,但是光介绍方法是没用的,要经过实战来强化学习的过程,本文就基于R对2016年我国各主要城市第一.二.三产业GDP的量为三个不同特征,对这些城市进行系统聚类+分析: 数据来源:http://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=E0105 数据内容: 36个样本,3个变量,分别在三个xls文件中 分析目的: 为这些城市通过产业结构进行分类 实

上一篇笔者以自己编写代码的方式实现了重心法下的系统聚类(又称层次聚类)算法,通过与Scipy和R中各自自带的系统聚类方法进行比较,显然这些权威的快捷方法更为高效,那么本篇就系统地介绍一下Python与R各自的系统聚类算法: Python cluster是Scipy中专门用来做聚类的包,其中包括cluster.vq矢量量化包,里面封装了k-means方法,还包括cluster.hierarchy,里面封装了层次聚类和凝聚聚类的方法,本文只介绍后者中的层级聚类方法,即系统聚类方法,先从一个简单的小例

1607: nc与点对距离 Time Limit: 5000 MS  Memory Limit: 512 MBSubmit: 60  Solved: 8[Submit][Status][Web Board] Description nc最近很无聊~所以他总是想各种有趣的问题来打发时间.nc在地上画了一条一维坐标轴,坐标轴上有n个点.第一个点的坐标为 x1,第二个点坐标为 x2,....第n个点的坐标为 xn.他想对这些点进行如下两种操作:(1)给定两个值p和d,将第p个点的坐标移动到 xp+d.

Time Limit: 1 second Memory Limit: 32 MB [问题描述] 聚类方法要求将空间中的点集,按照一点的方式进行归类,要求每一类中的点集相互之间的距离足够的"近".     聚类的一般方法是选取某一个点P,并用一个距离r作为度量,只要空间中的点Q距离点P的距离不超过r时,我们说点Q和点P是属于同一类的.     现在我们考虑这么一个问题:     给定二维空间中的N个点,并给定一个点P,你的任务就是求出在给定这N个点的点集中,距离点P的距离不超过r的最近点

本文出处:http://blog.csdn.net/xizhibei http://www.cnblogs.com/bourneli/p/3624073.html PrincipalComponents Analysis,主成份分析 寻找最小均方意义下,最能代表原始数据的投影方法 然后自己的说法就是:主要用于特征的降维 另外,这个算法也有一个经典的应用:人脸识别.这里稍微扯一下,无非是把处理好的人脸图片的每一行凑一起作为特征向量,然后用PAC算法降维搞定之. PCA的主要思想是寻找到数据的主轴方

图形渲染中,idw反距离权重插值算法是一个应用非常广泛的方法,但是js实现的比较少,目前实现一个: //idw算法 //输入[[x:0,y:0,v:0],[x:0,y:0,v:0],[x:0,y:0,v:0]] function idwcomputer(datas,result){ if(datas.lenght<3) return result; var m0=datas.length; var m1=result.length; //console.info(datas); //距离列表 v

主成分分析算法是最常见的降维算法,在PCA中,我们要做的是找到一个方向向量,然后我们把所有的数都投影到该向量上,使得投影的误差尽可能的小.投影误差就是特征向量到投影向量之间所需要移动的距离. PCA的目的是找到一个最下投影误差平方的低维向量,对原有数据进行投影,从而达到降维的目的. 下面给出主成分分析算法的描述: 问题是要将n维数据降至k维,目标是找出向量μ(k),使得投影误差最小. 主成分分析算法与线性回归类似,但区别是投影方式的不同. 如图所示,的左边的图是垂直与x轴进行的投影,这是线性回归

http://blog.fens.me/series-r/ R的极客理想系列文章,涵盖了R的思想,使用,工具,创新等的一系列要点,以我个人的学习和体验去诠释R的强大. R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域闪耀着光芒.直到大数据的爆发,R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器.随着越来越多的工程背景的人的加入,R语言的社区在迅速扩大成长.现在已不仅仅是统计领域,教育,银行,电商,互联网….都在使用R语言. 要成为有理想的极客,我们不能停留在语法上,要掌握牢固的数学,概率,统计知识,同时还要有创

R语言服务器程序 Rserve详解 http://blog.fens.me/r-rserve-server/ Rserve的R语言客户端RSclient https://blog.csdn.net/u011955252/article/details/65442783 http://blog.fens.me/series-r/ R的极客理想系列文章 R的极客理想系列文章,涵盖了R的思想,使用,工具,创新等的一系列要点,以我个人的学习和体验去诠释R的强大. R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域

我觉得这篇文章和什么都能扯上点关系,比如编程. 很多人已经讨论过数学与编程的关系了,这里不想过多探讨,只是简单提一下:有些人把数学贬低地一文不值,认为做一般的应用软件用不到数学:而有些人则把数学拔高到一个很高的位置,认为一些比较上层的领域像机器学习,包括其父.子类人工智能和深度学习都需要用到些相对晦涩的数学知识.我的看法是:尽自己的能力学习更多的数学知识总是没有坏处的.当然,辨证的来看,过度学习偏废了机器本身也就不说什么了(仁者仁智者智吧,王垠也写过一篇文章,我想附在这里:数学与编程,希望勿喷,

一. 背景 1) 问题 在机器学习的实际应用中,特征数量可能较多,其中可能存在不相关的特征,特征之间也可能存在相关性,容易导致如下的后果: 1.     特征个数越多,分析特征.训练模型所需的时间就越长,模型也会越复杂. 2.     特征个数越多,容易引起“维度灾难”,其推广能力会下降. 3.     特征个数越多,容易导致机器学习中经常出现的特征稀疏的问题,导致模型效果下降. 4.     对于模型来说,可能会导致不适定的情况,即是解出的参数会因为样本的微小变化而出现大的波动. 特征选择,能

第21章 游戏摄像机的构建 之前的程序示例,都是通过封装的DirectInput类来处理键盘和鼠标的输入,对应地改变我们人物模型的世界矩阵来达到移动物体,改变观察点的效果.其实我们的观察方向乃至观察点都是没有变的,变的只是我们3D人物的位置.说白了就是用D3DXMatrixLookAtLH在资源初始化时固定住视角,在程序运行过程中接收到消息并改变三维人物模型的世界矩阵而已.这章的主要内容就是创建出一个可以在三维空间中自由移动的摄像机类,我们准备给这个摄像机类取名为CameraClass. 设计摄

本文主要工作是将文本方法 (word2vec) 和知识库方法 (transE) 相融合作知识表示,即将外部知识库信息(三元组)加入word2vec语言模型,作为正则项指导词向量的学习,将得到的词向量用于分类任务,效果有一定提升. 一. word2vec 模型 word2vec 是 Google 在 2013 年开源推出的一款将词表征为实数值向量的高效工具,使用的是 Distributed representation (Hinton, 1986) 的词向量表示方式,基本思想是通过训练将每个词映射