Principal Component Analysis:主成分分析 步骤 5 步: 1.去平均值,也就是将向量中每一项都减去各自向量的平均值 2.计算矩阵的方差,协方差,特征值, 3,.把特征值从大到小排列 4.取前K个特征值对应的特征向量, 5.对所有的向量以这个K个向量为基向量投影到到一个新的(低维度)空间,

PCA简介: 从n维数据中提取最能代表这组数据的m个向量,也就是对数据进行降维(n->m),提取特征. 目标: 找到一个向量\(\mu\),使n个点在其上的投影的方差最大(投影后的数据越不集中,就说明每个向量彼此之间包含的相似信息越少,从而实现数据降维) 前提假设: 总的数据: \[A = (x_1, x_2, \cdots , x_n)\] \(X\)的协方差: \[C = Cov(X) = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n(x_i-\overline{x})(x_i-\over

SciPy - 科学计算库(上) 一.实验说明 SciPy 库建立在 Numpy 库之上,提供了大量科学算法,主要包括这些主题: 特殊函数 (scipy.special) 积分 (scipy.integrate) 最优化 (scipy.optimize) 插值 (scipy.interpolate) 傅立叶变换 (scipy.fftpack) 信号处理 (scipy.signal) 线性代数 (scipy.linalg) 稀疏特征值 (scipy.sparse) 统计 (scipy.stats)

原作:面包包包包包包 修改:寒小阳 && 龙心尘 时间:2016年1月 出处: http://blog.csdn.net/breada/article/details/50572914 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50580423 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50580647 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1. 引言 提笔写这篇博客

import java.util.*; /* * 输入一个整数,计算它各位上数字的和. * (注意:是任意位的整数) */ public class Sum02 { public static void main(String[] args) { System.out.print("请输入任意一个整数:"); Scanner s = new Scanner(System.in); int sum = 0; int t = s.nextInt(); while(t!=0){ sum =

Mirror and Light Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 814    Accepted Submission(s): 385 Problem Description The light travels in a straight line and always goes in the minimal path b

这是参照<机器学习实战>中第15章“大数据与MapReduce”的内容,因为作者写作时hadoop版本和现在的版本相差很大,所以在Hadoop上运行python写的MapReduce程序时出现了很多问题,因此希望能够分享一些过程中的经验,但愿大家能够避开同样的坑.文章内容分为以下几个部分:(本文的代码和用到的数据集可以在这里下载) 1.代码分析 2.运行步骤 3.问题解决 1.代码分析 问题描述:在一个海量数据上分布式计算均值和方差的MapReduce作业. 设有一组数字,这组数字的均值和方差

本文示例代码.数据及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 在本系列之前的文章中我们主要讨论了geopandas及其相关库在数据可视化方面的应用,各个案例涉及的数据预处理过程也仅仅涉及到基础的矢量数据处理.在实际的空间数据分析过程中,数据可视化只是对最终分析结果的发布与展示,在此之前,根据实际任务的不同,需要衔接很多较为进阶的空间操作,本文就将对geopandas中的部分空间计算进行介绍. 本

  问题描述: VMware虚拟机作为OpenStack计算节点,如果安装的操作系统是CentOS7.3,则在此计算节点放置的虚拟机无法正常启动,报如下错误: 在创建计算节点时,为了能让 KVM 能创建嵌套的虚机,要把 CPU 的虚拟化功能打开.如下图在 VMWare 中设置以下 CPU 的模式. 用以下命令确认 CPU 支持虚拟化. nova的配置如下: /etc/nova/nova.conf[libvirt]virt_type = kvm123已经验证,如果计算节点安装的是CentOS7.2

概要 ODPS GRAPH是一套面向迭代的图计算处理框架.图计算作业使用图进行建模,图由点(Vertex)和边(Edge)组成,点和边包含权值(Value),ODPS GRAPH支持下述图编辑操作: 修改点或边的权值: 增加/删除点: 增加/删除边: 备注: 编辑点和边时,点与边的关系需要用户维护. 通过迭代对图进行编辑.演化,最终求解出结果,典型应用:PageRank,单源最短距离算法 ,K-均值聚类算法 等等.用户可以使用 ODPS GRAPH 提供的接口Java SDK编写图计算程序. G

Dijkstra algorithm to compute the graph geodesic.Takes as input a polygonal mesh and performs a single source shortest path calculation. Dijkstra's algorithm is used. 用鼠标右键拾取平面网格上的点,观察输出路径: #!usrbinenv python import vtk def loadSTL(filenameSTL): read

阿里云流计算专场-GitHub路径:https://github.com/Alibaba-Technology/hangzhouYunQi2017ppt

>>点击这里下载完整html源码<< 这是截图: 核心代码如下: <SCRIPT LANGUAGE="JAVASCRIPT"> <!-- var ap_name = navigator.appName; var ap_vinfo = navigator.appVersion; var ap_ver = parseFloat(ap_vinfo.substring(0,ap_vinfo.indexOf('('))); var time_start

public class CalculationPage { private Boolean showStartPagerDot; private Boolean showEndPagerDot; private int pageIndex; private int pageSise; private int totalPages; private int dataTotal; private List<Long> pageNumbers; private int prevPage; priv

原文:http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/18/2020209.html 在这一篇之前的内容是<Factor Analysis>,由于非常理论,打算学完整个课程后再写.在写这篇之前,我阅读了PCA.SVD和LDA.这几个模型相近,却都有自己的特点.本篇打算先介绍PCA,至于他们之间的关系,只能是边学边体会了.PCA以前也叫做Principal factor analysis. 1. 问题 真实的训练数据总是存在各种各样的问题: 1.

数据降维 为了说明什么是数据的主成分,先从数据降维说起.数据降维是怎么回事儿?假设三维空间中有一系列点,这些点分布在一个过原点的斜面上,如果你用自然坐标系x,y,z这三个轴来表示这组数据的话,需要使用三个维度,而事实上,这些点的分布仅仅是在一个二维的平面上,那么,问题出在哪里?如果你再仔细想想,能不能把x,y,z坐标系旋转一下,使数据所在平面与x,y平面重合?这就对了!如果把旋转后的坐标系记为x’,y’,z’,那么这组数据的表示只用x’和y’两个维度表示即可!当然了,如果想恢复原来的表示方式,那

转自http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/18/2020209.html http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/18/2020216.html 几个特别有用 的链接: 更加深入理解pca,在斯坦福大学的机器学习上的更加深入的分析.. http://blog.csdn.net/ybdesire/article/details/64546435 http://blog.csdn.n

转自http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/18/2020209.html http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/18/2020216.html 几个特别有用 的链接: 更加深入理解pca,在斯坦福大学的机器学习上的更加深入的分析.. http://blog.csdn.net/ybdesire/article/details/64546435 http://blog.csdn.n

在对数据进行预处理时,我们经常会遇到数据的维数非常之大,如果不进行相应的特征处理,那么算法的资源开销会很大,这在很多场景下是我们不能接受的.而对于数据的若干维度之间往往会存在较大的相关性,如果能将数据的维度之间进行相应的处理,使它们在保留最大数据信息的同时降低维度之间的相关性,就可以达到降维的效果.PCA(主成分分析)便是利用这样的概念将数据映射到新的维度空间中,选择最重要的几个成分作为新空间向量的基,这样在新的坐标空间中,数据既可以保留大部分的数据信息又可以达到降维的效果.在机器学习实战中对于

主成分分析原理与实现   主成分分析是一种矩阵的压缩算法,在减少矩阵维数的同时尽可能的保留原矩阵的信息,简单来说就是将 \(n×m\)的矩阵转换成\(n×k\)的矩阵,仅保留矩阵中所存在的主要特性,从而可以大大节省空间和数据量.最近课上学到这个知识,感觉很有意思,就在网上找一些博客进行学习,发现网上关于这方面的介绍很多,但是感觉都不太全面,单靠某一个介绍还是无法理解,当然这可能也跟个人基础有关.所以我在这里根据自己的理解写一个总结性的帖子,与大家分享同时也方便自己复习.对于主成分分析,可以参照以

1. 问题 真实的训练数据总是存在各种各样的问题: 1. 比如拿到一个汽车的样本,里面既有以“千米/每小时”度量的最大速度特征,也有“英里/小时”的最大速度特征,显然这两个特征有一个多余. 2. 拿到一个数学系的本科生期末考试成绩单,里面有三列,一列是对数学的兴趣程度,一列是复习时间,还有一列是考试成绩.我们知道要学好数学,需要有浓厚的兴趣,所以第二项与第一项强相关,第三项和第二项也是强相关.那是不是可以合并第一项和第二项呢? 3. 拿到一个样本,特征非常多,而样例特别少,这样用回归去直接拟合非