1.数学推导 根据上讲的思想,我们可以用下图来进行数学上的推导. 2.PCA的步骤 1)对原始数据进行标准化处理:对该指标变量进行标准化, 2)计算相关系数矩阵(协方差矩阵) 3)计算相关系数矩阵的特征值和特征向量,得到新的指标标量. 4)计算特征值的信息贡献率和累积贡献率,按一定规则选择主成分 5)以主成分的贡献率为权重,构建主成分综合评价模型,计算综合评价值和排名 3.应用实例——我国各地区普通高等教育发展综合评价 案例背景不再详述,在此我们选取10个指标来评价30个省市他们的普通高等教育发

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

主成分分析PCA 降维的必要性 1.多重共线性--预测变量之间相互关联.多重共线性会导致解空间的不稳定,从而可能导致结果的不连贯. 2.高维空间本身具有稀疏性.一维正态分布有68%的值落于正负标准差之间,而在十维空间上只有0.02%. 3.过多的变量会妨碍查找规律的建立. 4.仅在变量层面上分析可能会忽略变量之间的潜在联系.例如几个预测变量可能落入仅反映数据某一方面特征的一个组内. 降维的目的: 1.减少预测变量的个数 2.确保这些变量是相互独立的 3.提供一个框架来解释结果 降维的方法有:主成

本文简单整理了以下内容: (一)维数灾难 (二)特征提取--线性方法 1. 主成分分析PCA 2. 独立成分分析ICA 3. 线性判别分析LDA (一)维数灾难(Curse of dimensionality) 维数灾难就是说当样本的维数增加时,若要保持与低维情形下相同的样本密度,所需要的样本数指数型增长.从下面的图可以直观体会一下.当维度很大样本数量少时,无法通过它们学习到有价值的知识:所以需要降维,一方面在损失的信息量可以接受的情况下获得数据的低维表示,增加样本的密度:另一方面也可以达到去噪

0. 关于主成分分析的详细理解以及理论推导,这篇blog中讲的很清楚. 主成分分析是一种常用手段.这应该与因子分析等区别开来,重点在于理解主成分分析的作用以及什么情况下使用主成分分析,本文重点讲解如何使用PCA. 1. 主成分分析是一种降维方法. 实际上这个降维是这样做的:原始变量有m维,PCA主成分变量有t维(t<m),那么就相当于把这m维分别往t维上投影. 例如我们要做回归分析,如果自变量众多,彼此之间又具有复杂的相关性,那么我们考虑对自变量个数进行“减少”.而这个减少不能够丢失有效信息,由

其实topographic independent component analysis 早在1999年由ICA的发明人等人就提出了,所以不算是个新技术,ICA是在1982年首先在一个神经生理学的背景下提出的,而且在1980年前后大家都在忙着研究BP,所以对ICA研究的人都不多,在1990年前后才大量的爆发关于ICA的研究,现在ICA已经较为成熟和完善了.ICA的开始是假设成分间互相独立,但是却有些的确不独立,所以还是需要对这些成分进行分析,现在发现这个是因为在eccv 12年中看到有人用这个,

机器学习(8) -- 降维 核心思想:将数据沿方差最大方向投影,数据更易于区分 简而言之:PCA算法其表现形式是降维,同时也是一种特征融合算法. 对于正交属性空间(对2维空间即为直角坐标系)中的样本点,如何用一个超平面(直线/平面的高维推广)对所有样本进行恰当的表达? 事实上,若存在这样的超平面,那么它大概应具有这样的性质: 最近重构性 : 样本点到这个超平面的距离都足够近: 最大可分性:样本点在这个超平面上的投影能尽可能分开. 一般的,将特征量从n维降到k维: 以最近重构性为目标,PCA的目标

存个代码,以后参考. numpy次成分分析和PCA降维 SVD分解做次成分分析 原图: 次成分复原图: 代码: import numpy as np from numpy import linalg import cv2 as cv src = cv.imread("/home/xueaoru/图片/output_3_0.png") gray = cv.cvtColor(src,cv.COLOR_BGR2GRAY) S,V,D = linalg.svd(gray) vv = np.ze

摘要:本文介绍了SCA技术的基本原理.应用场景,业界TOP SCA商用工具的分析说明以及技术发展趋势:让读者对SCA技术有一个基本初步的了解,能更好的准确的应用SCA工具来发现应用软件中一些安全问题,从而帮助提升软件安全质量. 1.什么是SCA SCA(Software Composition Analysis)软件成分分析,通俗的理解就是通过分析软件包含的一些信息和特征来实现对该软件的识别.管理.追踪的技术.我们知道在当今软件开发中,引入开源软件(注1)到你的项目中,避免重复造轮子是大家都再熟

上一篇文章中,我们讨论了 DAST 的概念.重要性及其工作原理.那在开发过程中如何查找开源软件包中的漏洞并学习如何修复?本指南带你一起了解 SCA 工具及其最佳实践. 如今,绝大多数代码驱动的应用程序都包括开源组件.但是,开源代码可能包含一些致命的漏洞,比如 Log4Shell 漏洞. 软件成分分析(SCA)是查找开源软件包中的漏洞并学习如何修复它们的最佳选择,确保代码和应用程序处于安全状态.本指南将带你一起了解使用 SCA 工具时的最佳实践. 什么是软件成分分析 SCA? 软件成分分析 Sof

斯坦福ML公开课笔记15 我们在上一篇笔记中讲到了PCA(主成分分析). PCA是一种直接的降维方法.通过求解特征值与特征向量,并选取特征值较大的一些特征向量来达到降维的效果. 本文继续PCA的话题,包含PCA的一个应用--LSI(Latent Semantic Indexing, 隐含语义索引)和PCA的一个实现--SVD(Singular Value Decomposition,神秘值分解). 在SVD和LSI结束之后.关于PCA的内容就告一段落. 视频的后半段開始讲无监督学习的一种--IC

一.Hive 执行过程实例分析 1.join 对于 join 操作:SELECT pv.pageid, u.age FROM page_view pv JOIN user u ON (pv.userid = u.userid); 执行的最后结果条数: page_view 表中的 userid 数目 * user 表中的 userid 数目 实现过程:Map: (1)以 JOIN ON 条件中的列作为 Key,如果有多个列,则 Key 是这些列的组合(2)以 JOIN 之后所关心的列作为 Valu

介绍 独立成分分析(ICA,Independent Component Correlation Algorithm)简介 X=AS X为n维观测信号矢量,S为独立的m(m<=n)维未知源信号矢量,矩阵A被称为混合矩阵. ICA的目的就是寻找解混矩阵W(A的逆矩阵),然后对X进行线性变换,得到输出向量U. U=WX=WAS 过程 编辑 (1)对输入数据进行中心化和白化预处理 X*=X-u 经过白化变换后的样本数据为 Z=Wz X* (2)从白化样本中求解出解混矩阵W 通过优化目标函数的方法得到W

1.近邻成分分析(NCA)算法 以上内容转载自:http://blog.csdn.net/chlele0105/article/details/13006443 2.度量学习 在机器学习中,对高维数据进行降维的主要目的是找到一个合适的低维空间,在该空间中进行学习能比原始空间性能更好.每个空间对应了在样本属性上定义的一个距离度量,而寻找合适的空间,本质上就是寻找一个合适的距离度量.度量学习(metric learning)的基本动机就是去学习一个合适的距离度量. 降维的核心在在于寻找合适空间,而合

Libreswan软件的密钥协商协议IKEv1主模式实现分析 1 协商过程 IKEv1(互联网密钥交换协议第一版)是IPsec VPN隧道协商使用的标准密钥协商协议,其协商过程如下图所示. 总共来回交互6次消息.第一.第二消息用来双方协商在本次密钥交换过程中使用的保护策略,由发起方提供议案(Proposal),响应方从众多议案中选择其中一条作为本次协商使用:第三.第四条消息交换DH公钥以及使用对方公钥加密的各自的ID以及Nonce信息,通过这些信息建立共享密钥.其中HASH(1)代表对发起方用来

独立成分分析(Independent component analysis) 前言 独立成分分析ICA是一个在多领域被应用的基础算法.ICA是一个不定问题,没有确定解,所以存在各种不同先验假定下的求解算法.相比其他技术,ICA的开源代码不是很多,且存在黑魔法–有些步骤并没有在论文里提到,但没有这些步骤是无法得到正确结果的. 本文给出一个ICA最大似然解法的推导,以及FastICA的python实现,限于时间和实际需求,没有对黑魔法部分完全解读,只保证FastICA实现能得到正确结果. 有兴趣的童

PCA通过将高维空间向量映射到低维,对于数据进行处理

转自 http://www.tuicool.com/articles/qyUzQj 最近在研究Impala,还是先回顾下Hive的SQL执行流程吧. Hive有三种用户接口: cli (Command line interface) bin/hive或bin/hive –service cli 命令行方式(默认) hive-server/hive-server2 bin/hive –service hiveserver 或bin/hive –service hiveserver2 通过JDBC/

从上一篇对Hive metastore表结构的简要分析中,我再根据数据设计的实体对象,再进行整个代码结构的总结.那么我们先打开metadata的目录,其目录结构: 可以看到,整个hivemeta的目录包含metastore(客户端与服务端调用逻辑).events(事件目录包含table生命周期中的检查.权限认证等listener实现).hooks(这里的hooks仅包含了jdo connection的相关接口).parser(对于表达树的解析).spec(partition的相关代理类).too

原文链接: https://www.toutiao.com/i6773241257528394248/ 之前我们做过<java mapreduce实现网站PV分析>,这次我们可以用hive分析一些需求指标 提出需求:统计分析24小时各个时段的pv和uv 分析: (1) pv统计总的浏览量 count(url) (2) uv统计去重 count(distinct guid) (3) 获取时间字段,日期和小时(分区表) 最终结果预期 接下来注意每个阶段:采集阶段,清洗阶段,分析阶段. 准备数据,查

  Hive只支持在FROM子句中使用子查询,子查询必须有名字,并且列必须唯一:SELECT ... FROM(subquery) name ... 确认下是否一定要求列必须唯一?      建表语句: create table  tb_in_base (    id  bigint,    devid bigint,     devname string ) partitioned by (job_time bigint) row format delimited fields termina