最近跑深度学习,提出的feature是4096维的,放到我们的程序里,跑得很慢,很慢.... 于是,一怒之下,就给他降维处理了,但是matlab 自带的什么pca( ), princomp( )函数,搞不清楚怎么用的,表示不大明白,下了一个软件包: 名字:Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction 链接:http://lvdmaaten.github.io/drtoolbox/ Currently, the Matlab Toolbox for Dim

大家看了之后,可以点一波关注或者推荐一下,以后我也会尽心尽力地写出好的文章和大家分享. 本文先导:在我们平时看NBA的时候,可能我们只关心球员是否能把球打进,而不太关心这个球的颜色,品牌,只要有3D效果,看到球员扣篮的动作就可以了,比如下图: 如果我们直接对篮球照片进行几百万像素的处理,会有几千维甚至几万维的数据要计算,计算量很大.而往往我们只需要大概勾勒出篮球的大概形状就可以描述问题,所以必须对此类数据降维,这样会使处理数据更加轻松.这个在人脸识别中必须要降维,因为我们在做特征提取的时候几万维

摘要:本论文先介绍了多项式数据拟合的相关背景,以及对整个课题做了一个完整的认识.接下来对拟合模型,多项式数学原理进行了详细的讲解,通过对文献的阅读以及自己的知识积累对原理有了一个系统的认识.介绍多项式曲线拟合的基本理论,对多项式数据拟合原理进行了全方面的理论阐述,同时也阐述了曲线拟合的基本原理及多项式曲线拟合模型的建立.具体记录了多项式曲线拟合的具体步骤,在建立理论的基础上具体实现多项式曲线的MATLAB实现方法的研究,采用MATLAB R2016a的平台对测量的数据进行多项式数据拟合,介绍了M

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

MATLAB中FFT的使用方法 说明:以下资源来源于<数字信号处理的MATLAB实现>万永革主编 一.调用方法X=FFT(x):X=FFT(x,N):x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意: (1)函数FFT返回值的数据结构具有对称性. 例:N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn) →Xk = 39.0000           -10.7782 + 6.2929i        0 - 5.0000i   4.

本篇以实例介绍selenium下的webdriver模块提供的定位页面元素(也可以称为对象)的方法和使用技巧,在此注意:在做WEB自动化测试前,需要对前端相关的技术有所了解,如HTML.XML.Xpath.CSS.JS等,另外还需要学习Pyhton基础语法和编程规范,比如python代码块的缩进. 1     前端技术名词解释 (1)    HTML:超文本标记语言(英语:HyperText Markup Language,简称:HTML)是一种用于创建网页的标准标记语言.可以理解为千姿百态的网

Matlab提供了两种除法运算:左除(\)和右除(/).一般情况下,x=a\b是方程a*x =b的解,而x=b/a是方程x*a=b的解.例:a=[1  2  3; 4  2  6; 7  4  9]b=[4; 1; 2];x=a\b则显示:x=          -1.5000           2.0000           0.5000如果a为非奇异矩阵,则a\b和b/a可通过a的逆矩阵与b阵得到:       a\b = inv(a)*b       b/a = b*inv(a)

在遇到维度灾难的时候,作为数据处理者们最先想到的降维方法一定是SVD(奇异值分解)和PCA(主成分分析). 两者的原理在各种算法和机器学习的书籍中都有介绍,两者之间也有着某种千丝万缕的联系.本文在简单介绍PCA和SVD原理的基础上比较了两者的区别与联系,以及两者适用的场景和得到的效果. 一.SVD 1.1 特征值分解 在说奇异值分解之前,先说说特征值分解,特征值分解 \(A = PDP^{-1}\) ,只对A为正交矩阵来说,且得到的D是对角的.由于特征值分解和奇异值分解的本质都是矩阵分解,其本身

import java.util.Comparator; /** * 定义一个Rectangle类,该类提供getLength和getWidth方法.利用图1-18中的findMax例程编写 * 一种main方法,该方法创建一个Rectangle数组并首先找出依面积最大的Rectangle对象,然后 * 找出依周长最大的Rectangle对象. * @author wulei */public class RectangleTest { /** * 构造一个矩形 */ private int w

我的代码: package PlaneGame;/** * 选择排序法.冒泡排序法.插入排序法.系统提供的底层sort方法排序之毫秒级比较 * @author Administrator */import java.util.Arrays;public class Newtest { public static void main(String[]args){ int[]arr=new int[10000]; for(int i=0;i<arr.length;i++){ int num=(int

matlab calibration toolbox -- matlab标定工具的使用方法--去畸变和双目校正 2015-04-06 22:45 5407人阅读 评论(2) 收藏 举报  分类: 机器视觉(12)  matlab calibration toolbox是相机标定以及校正用的工具箱.首先下载这个工具箱,免费下载地址:http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/download/index.html.它的英文使用示例在下面这个网址

在win7 操作系统中SQL2008导入excel2007 出现: 未在本地计算机上注册“microsoft.ACE.oledb.12.0”提供程序 的解决方法: 出现这个原因是office 2007没有安装64位的数据驱动,下载: http://download.microsoft.com/download/7/0/3/703ffbcb-dc0c-4e19-b0da-1463960fdcdb/AccessDatabaseEngine.exe 数据引擎安装后即可.

import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.apache.commons.lang3.Validate; import org.apache.poi.ss.formula.functions.T; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import java.lang.reflect.*; import java.util.HashMap; import

一.特征向量/特征值 Av = λv 如果把矩阵看作是一个运动,运动的方向叫做特征向量,运动的速度叫做特征值.对于上式,v为A矩阵的特征向量,λ为A矩阵的特征值. 假设:v不是A的速度(方向) 结果如上,不能满足上式的. 二.协方差矩阵 方差(Variance)是度量一组数据分散的程度.方差是各个样本与样本均值的差的平方和的均值. 协方差(Covariance)是度量两个变量的变动的同步程度,也就是度量两个变量线性相关性程度.如果两个变量的协方差为0,则统计学上认为二者线性无关.而方差是协方差的

转:http://cheneyph.iteye.com/blog/831721 ClassLoader 提供了两个方法用于从装载的类路径中取得资源: public URL  getResource (String name);          public InputStream  getResourceAsStream (String name); 这里name是资源的类路径,它是相对与“/”根路径下的位置.getResource得到的是一个URL对象来定位资源,而getResourceAs

判断是否是同一人的方法——equals() 不能直接用per1==per2,这不是对象内容的比较而是存放对象地址的值得比较 在Person类中提供一个比较的方法compare()返回boolean值 注意this关键字指的是当前对象. 并且在类的内部即使是私有的属性,也不需要使用共有的方法来调用. 对象自己和自己比,只要加一个this==per

MATLAB实例:聚类初始化方法与数据归一化方法 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 聚类初始化方法:init_methods.m function label=init_methods(data, K, choose) % 输入:无标签数据,聚类数,选择方法 % 输出:聚类标签 if choose==1 %随机初始化,随机选K行作为聚类中心,并用欧氏距离计算其他点到其聚类,将数据集分为K类,输出每个样例的类标签 [X_num,

机器学习降维方法概括   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u014772862/article/details/52335970 最近刷题看到特征降维相关试题,发现自己了解的真是太少啦,只知道最简单的降维方法,这里列出了常见的降维方法,有些算法并没有详细推导.特征降维方法包括:Lasso,PCA,小波分析,LDA,奇异值分解SVD,拉普拉斯特征映射,SparseAutoEncoder,局部线性嵌入LLE,等距映射Isomap. 1

图像加密的重要性可想而知,每个人都会有自己的小秘密,通过图像加密的方法可以保护自己的照片等的安全. 一般情况下,图像加密可以分为以下几个步骤: 1.选择图像加密算法 2.根据算法获取秘钥 3.根据保存的秘钥解密 图像加密的处理方式多为对图像中的像素点进行处理,有的处理方式不改变灰度直方图的信息(易破解),然后更高级的处理方式使得原来的灰度直方图信息也发生改变(比如变得均衡化了). 下面介绍自己亲自测试的2种图像加密算法: 1.行列像素点置乱方法,该方法将原图中的像素信息进行了重新排布——置乱.通

/** * 对外提供读取excel 的方法 * */ public static List<List<Object>> readExcel(String path) throws IOException { File file = new File(path); String fileName = file.getName(); String extension = fileName.lastIndexOf(".") == -1 ? "" :