function [V,S,E]=princa(X) [m,n]=size(X); %计算矩阵的行m和列n %-------------第一步:标准化矩阵-----------------% mv=mean(X); %计算各变量的均值 st=std(X); %计算各变量的标准差 X=(X-repmat(mv,m,1))./repmat(st,m,1); %标准化矩阵X %-------------第二步:计算相关系数矩阵-----------------% % R1=X'*X/(m-1); %方

在主成分分析(PCA)中,介绍了PCA的数学原理,其有用Matlab能够非常方便地对矩阵进行操作! 比方,用Matlab求多个样本的协方差矩阵.求矩阵的特征根和特征向量等. 以下介绍用Matlab实现PCA: 如果有4个样本A.B.C.D,每一个样本都是6维. >> A=[1,2,3,4,5,6]; >> B=[1,3,5,7,9,9]; >> C=[2,3,4,6,7,8]; >> D=[3,4,6,7,8,9]; 将这4个样本组合成一个矩阵Q,矩阵Q的每

说明:如果是要用matlab做kmeans聚类分析,直接使用函数kmeans即可.使用方法:kmeans(输入矩阵,分类个数k). 转载一: MATLAB提供了两种方法进行聚类分析: 1.利用 clusterdata 函数对数据样本进行一次聚类,这个方法简洁方便,其特点是使用范围较窄,不能由用户根据自身需要来设定参数,更改距离计算方法: 2.分步聚类:( 1)用 pdist函数计算变量之间的距离,找到数据集合中两辆变量之间的相似性和非相似性:( 2)用 linkage函数定义变量之间的连接:(

python 做曲线拟合 https://blog.csdn.net/qq_16583687/article/details/72723708 matlab做拟合函数,可以在命令行输入:数据x,数据y,cftool拟合工具,就可做拟合函数了 2:matlab将cftool中所有曲线拟合到一张图片上 https://blog.csdn.net/zyj1286076714/article/details/50375935 3:matlab 给多条曲线加备注 用text 4:MATLAB添加带箭头的直

很多时候会出现把一个N*M的矩阵做pca(对M降维)之后却得到一个M*(M-1)矩阵这样的结果.之前都是数学推导得到这个结论,但是, 今天看到一个很形象的解释: Consider what PCA does. Put simply, PCA (as most typically run) creates a new coordinate system by (1) shifting the origin to the centroid of your data, (2) squeezes and

前言 利用@keyframe规则和animation常用属性做一个页面Loading时的小动画. 1  @keyframe规则简介 @keyframes定义关键帧,即动画每一帧执行什么. 要使用关键帧, 先创建一个带名称的@keyframes规则,以便后续使用 animation-name 这个属性来调用指定的@keyframes. 每个@keyframes 规则包含多个关键帧,也就是一段样式块语句,每个关键帧有一个百分比值作为名称,代表在动画进行中,在哪个阶段触发这个帧所包含的样式. 关键帧的

老板加薪!看我做的WPF Loading!!! 控件名:RingLoading 作者:WPFDevelopersOrg 原文链接: https://github.com/WPFDevelopersOrg/WPFDevelopers.Minimal 框架使用大于等于.NET40: Visual Studio 2022; 项目使用 MIT 开源许可协议: 老板觉得公司系统等待动画转圈太简单,所以需要做一个稍微好看点的,就有这篇等待RingLoading动画 最外层使用Viewbox为父控件内部嵌套创

简单的主成分分析.第一次见识PCA,我的认识是,尽量用更少的维度来描述数据,以达到理想(虽不是最好,但是''性价比''最高)的效果. %% 主成分分析降维 clear; % 参数初始化 inputfile = 'F:\Techonolgoy\MATLAB\file\MTALAB数据分析与挖掘实战\Datasets\chapter4\chapter4\示例程序\data\principal_component.xls'; outputfile = 'F:\Techonolgoy\MATLAB\fi

PCA需要先求数据的散布矩阵x*x',再求其特征向量,那么随便一个400*450的图像,就是180000维,矩阵就是180000*180000,matlab无法容纳,那么通常的PCA对图像的降维,比如求eigenface是怎么实现的?难道都是很小的图像?修改 举报添加评论 分享 • 邀请回答   0 吕祺,喜欢思考,爱美好的食物 修改话题经验   Suppose you store the images as column vectors of length NxN (the number of

t-检验: t-检验,又称student‘s t-test,可以用于比较两组数据是否来自同一分布(可以用于比较两组数据的区分度),假设了数据的正态性,并反应两组数据的方差在统计上是否有显著差异. matlab中提供了两种相同形式的方法来解决这一假设检验问题,分别为ttest方法和ttest2方法,两者的参数.返回值类型均相同,不同之处在于ttest方法做的是 One-sample and paired-sample t-test,而ttest2则是 Two-sample t-test with

原文链接:https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/46826105 核心提示 在Matlab中高斯滤波非常方便,主要涉及到下面两个函数: 函数: fspecial函数: imfilter   代码实现   clear all;clc;%----------------------------------------------%对图像进行高斯滤波,并显示图像%----------------------------------------

PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法.PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维. 在Scikit中运用PCA很简单: import numpy as np from sklearn import decomposition from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = i

PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法.PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维. 在Scikit中运用PCA很简单: import numpy as np from sklearn import decomposition from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = i

例如 第三版数字信号处理P51 -1.14习题时域离散信号的相关性研究x(n)=Asin(ωn)+u(n),其中ω=π/16,u(n)是白噪声,现要求 ⑴.产生均值为0,功率P=0.1的均匀分布白噪声u(n),求u(n)自相关函数ru(m) ⑵.使x(n)的信噪比10dB决定A的数值并画出x(n)的图形及其自相关函数的图形 (1) 1 新建一个matlab脚本---edit 文件名.m 2 然后再.m后缀的文件中编写代码 3 在脚本中调试:直接打文件名+回车键就可以调试了, 4 过一会会出现

Animation.rar 链接: http://pan.baidu.com/s/1c0QkOz2 密码: kd57

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

关于PCA的一道练习题.这个折腾了好久...终于做出来像样的图,开始的时候忘记对原始数据标准化,怎么也不对.经过标准化之后,做的图看着还可以,有错误请指出! MATLAB代码PCA.m: clear clc % 生成training sample MU1 = [6 10]'; MU2 = [6 20]'; SIGMA1 = [2 4; 4 9]; SIGMA2 = [2 4; 4 9]; M1 = mvnrnd(MU1,SIGMA1,1000); M2 = mvnrnd(MU2,SIGMA2,1

PCA(主成分分析)算法,主要用于数据降维,保留了数据集中对方差贡献最大的若干个特征来达到简化数据集的目的. 实现数据降维的步骤: 1.将原始数据中的每一个样本用向量表示,把所有样本组合起来构成一个矩阵,通常需对样本矩阵进行处理,得到中性化样本矩阵 2.求样本矩阵的协方差矩阵 3.求协方差矩阵的特征值和特征向量 4.将求出的特征向量按照特征值的大小进行组合形成一个映射矩阵.并根据指定的PCA保留的特征个数取出映射矩阵的前n行或者前n列作为最终的映射矩阵. 5.用映射矩阵对数据进行映射,达到数据降

tsne 数据不做预处理: # coding: utf-8 import collections import numpy as np import os import pickle from sklearn.neighbors import NearestNeighbors import numpy as np from sklearn.manifold import TSNE # ....... X = X+black_verify+white_verify+unknown_verify+b

PCA降维--两种实现 : SVD或EVD. 强力总结. 在鸢尾花数据集(iris)实做 今天自己实现PCA,从网上看文章的时候,发现有的文章没有搞清楚把SVD(奇异值分解)实现和EVD(特征值分解)实现,查阅多个文章很容易更糊涂,所以搞懂之后写下这个总结. 先说最关键的点: a. PCA两个主要的实现方式: SVD(奇异值分解), EVD(特征值分解). b. 特征值分解方式需要计算协方差矩阵,分解的是协方差矩阵.  SVD方式不需要计算协方差矩阵,分解的是经过中心化的原数据矩阵 1.特征值分

转载于http://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/68487833 网上关于PCA(主成分分析)原理和分析的博客很多,本博客并不打算长篇大论推论PCA理论,而是用最精简的语言说明鄙人对PCA的理解,并在最后给出用Matlab计算PCA过程的三种方法,方便大家对PCA的理解.     源代码和附件下载地址: http://download.csdn.net/detail/guyuealian/9799160       关于PCA原理的文章,可参