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: 降低特征维度的方法. 不会抛弃某一列特征, 而是利用线性代数的计算,将某一维度特征投影到其他维度上去, 尽量小的损失被投影的维度特征 api使用: estimator = PCA(n_components=20) pca_x_train = estimator.fit_transform(x_train) pca_x_test = estimator.transform(x_test) 分别使用支持向量机进行学习降维前后的数据再预测 该数据集源自网上 https://archive

matlab中fprintf函数的具体使用方法实例如下: fprintf函数可以将数据按指定格式写入到文本文件中.其调用格式为: 数据的格式化输出:fprintf(fid, format, variables) 按指定的格式将变量的值输出到屏幕或指定文件 fid为文件句柄,若缺省,则输出到屏幕 1 for standard output (the screen) or 2 for standard error. If FID is omitted, output goes to the scre

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

PCA中的SVD 1 PCA中的SVD哪里来? 细心的小伙伴可能注意到了,svd_solver是奇异值分解器的意思,为什么PCA算法下面会有有关奇异值分解的参数?不是两种算法么?我们之前曾经提到过,PCA和SVD涉及了大量的矩阵计算,两者都是运算量很大的模型,但其实,SVD有一种惊人的数学性质,即是它可以跳过数学神秘的宇宙,不计算协方差矩阵,直接找出一个新特征向量组成的n维空间,而这个n维空间就是奇异值分解后的右矩阵(所以一开始在讲解降维过程时,我们说”生成新特征向量组成的空间V",并非巧合,而

大名鼎鼎的UNet和我们经常看到的编解码器模型,他们的模型都是先将数据下采样,也称为特征提取,然后再将下采样后的特征恢复回原来的维度.这个特征提取的过程我们称为"下采样",这个恢复的过程我们称为"上采样",本文就专注于神经网络中的下采样和上采样来进行一次总结.写的不好勿怪哈. 神经网络中的降维方法 池化层 池化层(平均池化层.最大池化层),卷积  平均池化层 pytorch nn.AvgPool1d nn.AvgPool2d tensorflow tf.layers

问题来源:在阅读莱昂斯的<数字信号处理>第三章离散傅里叶变换时,试图验证实数偶对称信号的傅里叶变换实部为偶对称的且虚部为零.验证失败.验证信号为矩形信号,结果显示虚部是不为零且最大幅值等于信号幅值. 错误原因:MATLAB中的fft函数默认其 N 点输入信号的时间序号为从 0 到 N-1 ,默认其输出信号的频率序号为从 0 到 N-1 .而当试图输入一个时间序号为从 -N/2 到 N/2-1 ( N 为偶数时)或从 -(N-1)/2 到 (N-1)/2 ( N 为奇数)的信号时,输出将会产生相

在matlab中一个.m文件中可以有多个的子函数,但仅能有一个主函数,并且M文件名必须和主函数相同在一个m文件中通常有两种定义子函数的方法: 1.嵌套定义 myfunc1会和主函数共享变量名.这种情况下,使用相同的变量名,如果不是故意为之,就不合适了.function mainFunc(... a = myfunc1();...function myfunc1()...end end2. 非嵌套定义function mainFunc()...a = myfunc1();...end functi

概述 1 从什么叫“维度”说开来 我们不断提到一些语言,比如说:随机森林是通过随机抽取特征来建树,以避免高维计算:再比如说,sklearn中导入特征矩阵,必须是至少二维:上周我们讲解特征工程,还特地提到了,特征选择的目的是通过降维来降低算法的计算成本……这些语言都很正常地被我用来使用,直到有一天,一个小伙伴问了我,”维度“到底是什么? 对于数组和Series来说,维度就是功能shape返回的结果,shape中返回了几个数字,就是几维.索引以外的数据,不分行列的叫一维(此时shape返回唯一的维度

重要参数n_components n_components是我们降维后需要的维度,即降维后需要保留的特征数量,降维流程中第二步里需要确认的k值,一般输入[0, min(X.shape)]范围中的整数.一说到K,大家可能都会想到,类似于KNN中的K和随机森林中的n_estimators,这是一个需要我们人为去确认的超参数,并且我们设定的数字会影响到模型的表现. 如果留下的特征太多,就达不到降维的效果,如果留下的特征太少,那新特征向量可能无法容纳原始数据集中的大部分信息,因此,n_component

简述 在降维过程中,我们会减少特征的数量,这意味着删除数据,数据量变少则表示模型可以获取的信息会变少,模型的表现可能会因此受影响.同时,在高维数据中,必然有一些特征是不带有有效的信息的(比如噪音),或者有一些特征带有的信息和其他一些特征是重复的(比如一些特征可能会线性相关).我们希望能够找出一种办法来帮助我们衡量特征上所带的信息量,让我们在降维的过程中,能够即减少特征的数量,又保留大部分有效信息——将那些带有重复信息的特征合并,并删除那些带无效信息的特征等等——逐渐创造出能够代表原特征矩阵大部分

PCA对手写数字数据集的降维 1. 导入需要的模块和库 from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier as RFC from sklearn.model_selection import cross_val_score import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np 2.

重要接口inverse_transform  在上周的特征工程课中,我们学到了神奇的接口inverse_transform,可以将我们归一化,标准化,甚至做过哑变量的特征矩阵还原回原始数据中的特征矩阵,这几乎在向我们暗示,任何有inverse_transform这个接口的过程都是可逆的.PCA应该也是如此.在sklearn中,我们通过让原特征矩阵X右乘新特征空间矩阵V(k,n)来生成新特征矩阵X_dr,那理论上来说,让新特征矩阵X_dr右乘V(k,n)的逆矩阵 ,就可以将新特征矩阵X_dr还原为

matlab的绘图和可视化能力是不用多说的,可以说在业内是家喻户晓的. Matlab提供了丰富的绘图函数,比如ez**系类的简易绘图函数,surf.mesh系类的数值绘图函数等几十个.另外其他专业工具箱也提供了专业绘图函数,这些值得大家深入学习好久. 今天我只是讨论下如何保存这些由Matlab绘制出来的图像呢?当然借助第三方截图软件,就算了! 1.使用imwrite 函数 如图像是img,则可以使用 imwrite(img,'result.jpg'); 这种方法保存图像大小和显示的大小事一样的.

参考资料:http://cn.mathworks.com/help/matlab/ref/fread.html 注意:参考资料针对的Matlab版本号R2015a,我使用的是R2013b. Matlab帮助文件中给出了这几种用法 A = fread(fileID) A = fread(fileID,sizeA) A = fread(fileID,sizeA,precision) A = fread(fileID,sizeA,precision,skip) A = fread(fileID,siz

写论文的时候由于需要画出系统的零极点图.但是之前不知道怎么用matlab画,今天研究了一下,拿出来和大家共享.所用到的matlab函数为zplane,matlab给出的解释如下: ZPLANE Z-plane zero-pole plot.    ZPLANE(Z,P) plots the zeros Z and poles P (in column vectors) with the     unit circle for reference.  Each zero is represente

matlab的绘图和可视化能力是不用多说的,可以说在业内是家喻户晓的.Matlab提供了丰富的绘图函数,比如ez**系类的简易绘图函数,surf.mesh系类的数值绘图函数等几十个.另外其他专业工具箱也提供了专业绘图函数,这些值得大家深入学习好久.今天我只是讨论下如何保存这些由Matlab绘制出来的图像呢?当然借助第三方截图软件,就算了!1.直接另存为在figure中使用菜单file——>saveas——>选择保存形式(fig,eps,jpeg,gif,png,bmp等),这个的缺点是另存为的

同为降维工具,二者的主要区别在于, 所在的包不同(也即机制和原理不同) from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.manifold import TSNE 因为原理不同,导致,tsne 保留下的属性信息,更具代表性,也即最能体现样本间的差异: TSNE 运行极慢,PCA 则相对较快: 因此更为一般的处理,尤其在展示(可视化)高维数据时,常常先用 PCA 进行降维,再使用 tsne: data_pca = PCA(n_components

到现在,我们已经完成了对PCA的讲解.我们讲解了重要参数参数n_components,svd_solver,random_state,讲解了三个重要属性:components_, explained_variance_以及explained_variance_ratio_,无数次用到了接口fit,transform,fit_transform,还讲解了与众不同的重要接口inverse_transform.所有的这些内容都可以被总结在这张图中:

Matlab自定义函数的六种方法 n1.函数文件+调用函数(命令)文件:需单独定义一个自定义函数的M文件: n2.函数文件+子函数:定义一个具有多个自定义函数的M文件: n3.Inline:无需M文件,直接定义: n4.匿名函数: n5.Syms+subs:无需M文件,直接定义: n6.字符串+subs:无需M文件,直接定义. ------------ 1.函数文件+调用函数文件:定义多个M文件 % 调用函数文件:myfile.m clear clc for t=1:10 y=mylfg(t);