1. PCA优缺点 利用PCA达到降维目的,避免高维灾难. PCA把所有样本当作一个整体处理,忽略了类别属性,所以其丢掉的某些属性可能正好包含了重要的分类信息 2. PCA原理 条件1:给定一个m*n的数据矩阵D, 其协方差矩阵为S. 如果D经过预处理, 使得每个每个属性的均值均为0, 则有S=DTDS=DTD. PCA的目标是找到一个满足如下性质的数据变换: - 每对不同的新属性的协方差为0,即属性间相互独立: - 属性按照每个属性捕获的数据方差大小进行排序: - 第一个属性捕获尽可能多的数据

同一个局域网中用Windows自己的远程桌面远程局域网中的其他PC... ===================== 建立Windows远程访问的前提: 1.访问PC和被访问的PC在同一个局域网中 2.Windows之间的远程-必须要给PC系统的账户设置一个密码 ==================== 开始测试远程访问: 打开远程桌面,输入要远程访问的PC的IP地址: ================== 开启远程桌面访问的权限,右键计算机-----属性: 点开:远程设置---然后勾选:允许远

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

STM32F4系列处理器内部集成了USB-OTG控制器,在不要外部USB IC下就可以实现USB通信,最近两天看了下如何利用STM32的USB实现通信,记录下关键步骤: 1. 从http://www.stmcu.org/document/list/index/category-524下载所需要的USB_OTG主机和设备库: 2. 新建STM32工程,并把STM32_USB-Host-Device_Lib下的Libraries中的3个USB库放到工程文件中: 3.在Keil中建立USB相关文件夹,

项目中有用到右键菜单,故用了@contextmenu,由于本人是用的PC电脑,所以一切正常, 但是有同事用mac测试了一下,问题随之而来,MAC上右键按下就触发了, PC上面是鼠标抬起才会触发,所以这样就导致了问题的出现,因为我在方法里面再给document上注册了一个鼠标抬起隐藏右键菜单. 所以在PC上一切正常,但是MAC上面右键菜单只要抬起鼠标就隐藏了. 问题找到了 那么怎么解决呢? 目前也没有很好的思路 就先判断是否是MAC电脑,如果是,就把mouseup事件换成click,click的体

前台pc标签的使用:{pc:content 参数名="参数值" 参数名="参数值" 参数名="参数值"} 如: {pc:content action="lists" catid="9" cache="3600" num="20" page="$page"}{/pc} 执行流程如下:     ①模块名:content     ②模块类文件:modul

i春秋作家:v4ever 近日,在研究一些开源native层hook方案的实现方式,并据此对ARM汇编层中容易出问题的一些地方做了整理,以便后来人能有从中有所收获并应用于现实问题中.当然,文中许多介绍参考了许多零散的文章,本文重点工作在于对相关概念的整理收集,并按相对合理顺序引出后文中对hook技术中的一些难点的解读. Android平台大多采用了ARM架构的CPU,而ARM属RISC,与X86架构的处理器有不同的特征,本文讲介绍ARM中不容易理解的PC寄存器各种问题,包括ARM流水线.PC寄存

R语言PCA分析教程 Principal Component Methods in R(代码下载) 主成分分析Principal Component Methods(PCA)允许我们总结和可视化包含由多个相互关联的定量变量描述的个体/观察的数据集中的信息.每个变量都可以视为不同的维度.如果数据集中包含3个以上的变量,那么可视化多维超空间可能非常困难. 主成分分析用于从多变量数据表中提取重要信息,并将此信息表示为一组称为主成分的新变量.这些新变量对应于原件的线性组合.主成分的数量小于或等于原始变量

写在前面:本来这篇应该是上周四更新,但是上周四写了一篇深度学习的反向传播法的过程,就推迟更新了.本来想参考PRML来写,但是发现里面涉及到比较多的数学知识,写出来可能不好理解,我决定还是用最通俗的方法解释PCA,并举一个实例一步步计算,然后再进行数学推导,最后再介绍一些变种以及相应的程序.(数学推导及变种下次再写好了) 正文: 在数据处理中,经常会遇到特征维度比样本数量多得多的情况,如果拿到实际工程中去跑,效果不一定好.一是因为冗余的特征会带来一些噪音,影响计算的结果:二是因为无关的特征会加大计

接触Azure几个月,总想写点什么,迟迟没有动笔,一是怕自己技术粗鄙,写的东西会令人捧腹,二是工作原因,时间比较匆忙,在此再次声明,以下写的东西都是我个人看法,若有不足,请多多包涵!!! 情景是这样的,我需要创建多台虚拟机作为web前端,client通过域名或者IP地址访问web,经由SLB,达到负载均衡的目的: 实验条件:国内版的azure账号 1.登陆ASM portal,笔者使用的是国内版的azure账号,具体登陆网址与方式这里就不在赘述: 2.创建虚拟机,在创建虚拟机之前,我有几点建议,

设置大体分为3个步骤:Microsoft ActiveSync安装配置.Pocket PC 2003 SE仿真程序配置.Pocket PC 2003连接到Microsoft ActiveSync. 1.Microsoft ActiveSync安装配置 ①.下载安装Microsoft ActiveSync 4.5 简体中文版: ②设置允许连接到DMA端口: 2.Pocket PC 2003 SE仿真程序配置 ①.VS2008中打开"工具→设备仿真器管理器": ②.右键单击Pocket P

数据计算和结果展示一直是数据挖掘领域的难点,一般情况下,数据都拥有超过三维,维数越多,处理上就越吃力.所以,采用降维技术对数据进行简化一直是数据挖掘工作者感兴趣的方向. 对数据进行简化的好处:使得数据集更易于使用,降低算法的计算开销,去除噪声,使得结果易懂. 主成分分析法(PCA)是一种常用的降维技术.在PCA中,数据从原来的坐标系转换到了新的坐标系,新坐标系的选择是由数据本身决定的.第一个新坐标轴选择的是原始数据中方差最大的方向,第二个新坐标轴的选择和第一个坐标轴正交且具有最大方差的方向. 为

PCA作用: 降维,PCA试图在力保数据信息丢失最少的原则下,用较少的综合变量代替原本较多的变量,而且综合变量间互不相关,减少冗余以及尽量消除噪声.   PCA数学原理: 设 是维向量 想经过线性变换得到其中F的各行向量相互独立,即 由于是实对称矩阵,因此存在正交矩阵A满足以上关系,令,即得,得 只根据第一列得出的方程为: 即 即 显然,是相关系数矩阵的特征值,是相应的特征向量. 根据第二列.第三列等可以得到类似的方程,于是 是方程 的p个根,为特征方程的特征根,是其特征向量的分量.   PCA

输入相同域名,在pc端和移动端会出现不同的页面效果,一种是用栅格系统实现自适应,更多的是设计两套不同的模板和两个二级域名或者一个主域名和一个二级域名(就是有区别就可以了); js代码判断浏览器的用户代理头类别从而实现不同跳转 <script type="text/javascript"> (function(){ var ua = window.navigator.userAgent.toLowerCase(); if (!(/Android|webOS|iPhone|iP

1. 降维技术 1.1 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. 1. 2 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

常用的nodeJS中npm的命令:npm主要是node包管理和发布的工具.npm常用的命令:1:npm install <name> //(下载包) 下载后的包放在当前路径下面 npm install express 下载express模块2:npm install <name> -g //-g 将包安装到全局环境中,我PC的全局环境是:C:\Users\qinbb\AppData\Roaming\npm,但是在代码中直接通过require()的方式是没有办法调用全局安装的包的3:

理论部分可以看斯坦福大学的那份讲义,通俗易懂:http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/18/2020209.html opencv中有PCA这个类,具体的实现可参考:http://www.cnblogs.com/zcftech/archive/2013/04/13/3017411.html 和 http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/09/06/2673104.html 这当中涉及到

PCA人脸识别中三种方法得到的正确率可达到100% 作为对比,单独使用Softmax回归对人脸40*10*92*112的数据分类正确率为97%. 用PCA对MNIST手写数字10*500*28*28识别,也可以达到相对比较高的正确率,马氏距离h=32时正确率为0.93 (在softmax中为0.85~0.89). # coding:utf8 import numpy as np import os import sf import pca if __name__ == '__main__': i

始终贯彻数据分析的一个大问题就是对数据和结果的展示,我们都知道在低维度下数据处理比较方便,因而数据进行简化成为了一个重要的技术.对数据进行简化的原因: 1.使得数据集更易用使用.2.降低很多算法的计算开销.3.去除噪音.4.使得结果易懂 这里我们关心的数据降维技术为主成分分析(PCA).在PCA中,数据原来的坐标系转换成了新的坐标系,新的坐标系是由数据本身决定的.第一个新的坐标轴的选择是原始数据中方差最大的方向,第二个新的坐标轴的选择和第一个坐标轴正交且具有最大方差方向.这个过程一直重复,重复次

Windows 8.1正式版问世,带来了众多大家早已耳熟能详的“开始按钮”.“分屏显示”等功能.事实上,Windows 8.1贴心的设计细节有很多,多数细节隐藏于系统中某个不起眼的角落,科技网站PC World便对此进行了深挖和罗列.全文如下: 1.Food & Drink免提模式 Windows 8.1“最酷”的小功能之一是全新Food & Drink 应用,该应用中充满了各类美食食谱.但让许多触屏设备用户困扰的是,烹饪时用手指点触会弄脏屏幕,这时,“免提模式”就派上用处了. 在免提模式