1.原理和概念 PCA(Principal Component Analysis),即主成分分析方法,是一种使用最广泛的数据降维算法. PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上,这k维是全新的正交特征也被称为主成分,是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征. PCA的工作就是从原始的空间中顺序地找一组相互正交的坐标轴,新的坐标轴的选择与数据本身是密切相关的. 其中,第一个新坐标轴选择是原始数据中方差最大的方向,第二个新坐标轴选取是与第一个坐标轴正交的平面中使得方差最大的,第三个轴是与第1,

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

Python中的矩阵转置 via 需求: 你需要转置一个二维数组,将行列互换. 讨论: 你需要确保该数组的行列数都是相同的.比如: arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]] 列表递推式提供了一个简便的矩阵转置的方法: print [[r[col] for r in arr] for col in range(len(arr[0]))][[1, 4, 7, 10], [2, 5, 8, 11], [3, 6, 9, 12]] 另一个

MATLAB中求矩阵非零元的坐标: 方法1: index=find(a); [i,j]=ind2sub(size(a),index); disp([i,j]) 方法2: [i,j]=find(a>0|a<0) %列出所有非零元的坐标 [i,j]=find(a==k) %找出等于k值的矩阵元素的坐标 所用函数简介: IND2SUB Multiple subscripts from linear index. IND2SUB is used to determine the equivalent

关于cuBLAS库中矩阵乘法相关的函数及其输入输出进行详细讨论. ▶ 涨姿势: ● cuBLAS中能用于运算矩阵乘法的函数有4个,分别是 cublasSgemm(单精度实数).cublasDgemm(双精度实数).cublasCgemm(单精度复数).cublasZgemm(双精度复数),它们的定义(在 cublas_v2.h 和 cublas_api.h 中)如下. #define cublasSgemm cublasSgemm_v2 CUBLASAPI cublasStatus_t CUBL

关于python中的矩阵乘法,我们一般有两种数据格式可以实现:np.array()类型和np.mat()类型: 对于这两种数据类型均有三种操作方式: (1)乘号 * (2)np.dot() (3)np.multiply() 而这三种操作方式在操作这两种数据格式时又有点区别,下面一一列出来: import numpy as np #np.array() type #1. np.dot() a = np.array([[1 , 2] , [3 , 4]] , dtype = np.float) b

最近一直在学习实时渲染,不免要接触线性代数.而渲染中,一定会用到矩阵,当我再次去复习我之前看的书时,发现<Unity3D 实战核心技术详解>关于矩阵就有几处错误 ,特标注出来. 书的第一章<3D数学与Unity>,1.3.2讲矩阵缩放.1.3.3讲矩阵的旋转.缩放是一个矩阵,后面旋转针对绕三个不同的轴的旋转矩阵(x.y.z),总共4个矩阵,其中3个是错误的,只有一个绕y轴旋转是正确的.我不确定是印刷问题,还是作者本身对矩阵了解和掌握的就不深入,但出现这样的低级错误实属不该. 我直接

Opencv中Mat矩阵相乘——点乘.dot.mul运算详解 2016年09月02日 00:00:36 -牧野- 阅读数:59593 标签: Opencv矩阵相乘点乘dotmul 更多 个人分类: OpenCV 所属专栏: OpenCV从入门到转行   版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处. https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52404580 Mat矩阵点乘——A*B Opencv重载了运算符“*”,姑且称之为Mat矩阵“点乘”,其中

xzcfightingup   python中的矩阵.多维数组----numpy 1. 引言 最近在将一个算法由matlab转成python,初学python,很多地方还不熟悉,总体感觉就是上手容易,实际上很优雅地用python还是蛮难的.目前为止,觉得就算法仿真研究而言,还是matlab用得特别舒服,可能是比较熟悉的缘故吧.matlab直接集成了很多算法工具箱,函数查询.调用.变量查询等非常方便,或许以后用久了python也会感觉很好用.与python相比,最喜欢的莫过于可以直接选中某段代码执

OpenGL中的矩阵相乘 1, 在OpenGL中所有的视图变换,模型变换 都是4×4矩阵,每个后续的glMultiMatrix*(N),或者变换函数,glTranslate* (),glRotate*(),等都是把一个新的4×4矩阵与当前的矩阵M相乘,不同的是:变换函数glTranslate*(),glRotate* ()等会根据函数参数构造一个4×4矩阵,也设为N 两种情况产生相同的结果:M×N.注意这里的顺序,后续的矩阵是右乘当前矩阵. 2,因为在opengl中坐标表示形式是:[x,y,z]

https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html  (numpy官网一些教程) numpy教程:数组创建 python中的矩阵.多维数组----numpy 1. 引言 最近在将一个算法由matlab转成python,初学python,很多地方还不熟悉,总体感觉就是上手容易,实际上很优雅地用python还是蛮难的.目前为止,觉得就算法仿真研究而言,还是matlab用得特别舒服,可能是比较熟悉的缘故吧.matlab直接集成了很多算法工

CSS3中的矩阵 CSS3中的矩阵指的是一个方法,书写为matrix()和matrix3d(),前者是元素2D平面的移动变换(transform),后者则是3D变换.2D变换矩阵为3*3,如下面矩阵示意图:3D变换则是4*4的矩阵. 有些迷糊?恩,我也觉得上面讲述有些不合时宜.那好,我们先看看其他东西,层层渐进--transform属性. transform中有这么几个属性方法: .trans_skew { transform: skew(35deg); }//元素翻转给定的角度 .trans_

工科学生或者老师在写论文时最头痛的就是编辑公式,因为word自带的公式编辑器往往满足不了专业的公式需求,MathType就很好的解决了这个问题.在进行公式编辑时,难免会遇到输入矩阵的情况,那么怎么输入矩阵呢?下面我们就以word为例来给大家讲解MathType可以在Word.PPT中插入矩阵吗? 具体操作步骤如下: 1. 在需要输入矩阵处打开MathType公式编辑器: a.如果在Word菜单栏上有MathType选项,我们可以直接从这里打开MathType公式编辑窗口(如下图所示)  在wor

Eigen中的矩阵及向量运算 ,[+,+=,-,-=] ,[\*,\*=] ,[.transpose()] ,[.dot(),.cross(),.adjoint()] ,针对矩阵元素进行的操作[.sum(),.prod(),.mean(),minCoeff(),.maxCoeff,.trace()],[.norm()]向量求模,矩阵范数 注意事项: , Eigen中的矩阵和向量运算不会自动适应行列数,需要在编程的时候保证参与运算的矩阵和向量行列数可以进行运算 ,头文件<Eigen/Core>

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/12166896.html 为什么引入齐次坐标的变换矩阵可以表示平移呢? - Yu Mao的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/26655998/answer/43847213为什么引入齐次坐标的变换矩阵可以表示平移呢? - Yu Mao的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/26655998/answer/438

题:https://codeforces.com/contest/1262/problem/E 分析:预处理出阵列中的矩阵,然后二分答案还原题目的烧火过程,判断是否满足要求 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define pb push_back typedef long long ll; ; int main(){ int n,m; ios::sync_with_stdio(),cout.tie(); cin>>n>

前面我们讲了 QR 分解有一些优良的特性,但是 QR 分解仅仅是对矩阵的行进行操作(左乘一个酉矩阵),可以得到列空间.这一小节的 SVD 分解则是将行与列同等看待,既左乘酉矩阵,又右乘酉矩阵,可以得出更有意思的信息.奇异值分解( SVD, Singular Value Decomposition ) 在计算矩阵的伪逆( pseudoinverse ),最小二乘法最优解,矩阵近似,确定矩阵的列向量空间,秩以及线性系统的解集空间都有应用. 1. SVD 的形式 对于一个任意的 m×n 的矩阵 A,S

[前言]主成分分析(PCA)实现一般有两种,一种是对于方阵用特征值分解去实现的,一种是对于不是方阵的用奇异值(SVD)分解去实现的. 一.特征值 特征值很好理解,特征值和特征向量代表了一个矩阵最鲜明的特征方向.多个特征值和特征向量的线性组合可以表示此矩阵.选取特征值最大的特征值对应的特征向量,此特征向量在组成矩阵的线性组合中所占的比重是最大的.一般选取前一半就可,实现降维. 二.奇异值 这里主要谈谈如何用SVD去解PCA的问题.PCA的问题其实是一个基的变换,使得变换后的数据有着最大的方差.方差

将矩阵输出到txt文件中的方法,遍寻网络,始见真经!!! fid=fopen('C:Documents and Settingscleantotal.ped','wt');%写入文件路径 matrix=input_mattrix                        %input_matrix为待输出矩阵        [m,n]=size(matrix);       for i=1:1:m          for j=1:1:n             if j==n       

函数 Description 说明 cvAdd Elementwise addition of two arrays 两个数组对应元素的和 cvAddS Elementwise addition of an array and a scalar 一个数组和一个标量对应元素的和 cvAddWeighted Elementwise weighted addition of two arrays (alpha blending) 两个数组对元素的加权求和(alpha混合) cvSub Elementw

原文地址:http://www.cnblogs.com/menlsh/archive/2013/02/03/2890888.html 在Android中,对图像进行颜色方面的处理,如黑白老照片.泛黄旧照片.高对比度.低饱和度等效果,都可以通过使用颜色矩阵(ColorMatrix)来实现. 1.颜色矩阵(ColorMatrix)介绍 颜色矩阵M是一个5*4的矩阵,如图1所示.在Android中,颜色矩阵M是以一维数组m=[a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k,l,m,n,o,p,q,r,s,