官方下载慢 http://gcc.gnu.org/install/ gcc的国内大学镜像: http://mirror.hust.edu.cn/gnu/gcc/ http://mirrors.nju.edu.cn/gnu/gcc/ http://mirrors.ustc.edu.cn/gnu/gcc/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/gnu/gcc/ 国内知名镜像站点 http://mirrors.163.com/ http:…

gcc：一个工具集合,包含预处理器,编辑器,汇编器,链接器等组件 说明：当不使用任何选项时,gcc将会生成一个名为a.out的可执行文件 gcc选项 gcc -E 预处理 .igcc -S 编译成汇编代码 .sgcc -c 汇编成目标代码 .ogcc -o 链接成可执行代码 .out/.…

1.下载GCC安装包，下载地址如下，选择需要的安装版本： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/gnu/gcc/ 2.解压配置 进入解压目录执行：./configure 可能会遇到下面的问题： configure: error: Building GCC requires …

文章目录 前言一、gcc 编译四步骤二、gcc编译常用参数三、文件后缀名对应表四、预处理五、编译六、汇编七、链接1、静态链接2、动态链接 八、查看具体过程九、很有用的选项 前言 GCC 仅仅是一个编译器，没有界面，必须在命令行模式下使用。通过 gcc 命令就…

PCA对图片降维 1.原图片2.PCA降维思路3.代码4.k5效果图5.结论 1.原图片 2.PCA降维思路 1、小灰灰图片（407，367）2、求图片407行每行的均值mean，再将407行每行元素各自减去对应行的均值mean，即去中心化。得矩阵X&#xf…

转载地址：https://www.cnblogs.com/longzhongren/p/4300593.html R语言 PCA 1、关键点 综述：主成分分析 因子分析 典型相关分析，三种方法的共同点主要是用来对数据降维处理的从数据中提取某些公共部分，然后对这些公共部分进行分…

PCA，Principal Component Analysis，即主成分分析，该算法最早是由Pearson教授与1991年首次提出的，并由Hotelling教授进一步改进发展得到的。PCA算法的核心思想是通过降低数据维度，并尽最大可能的保留原数据信息中的有效…

转载：https://blog.csdn.net/linsk/article/details/73550827 用PCA降维 本章我们将介绍一种降维方法，PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）。降维致力于解决三类问题。第一，降维可以缓解维度灾…

简单介绍下PCA的应用 PCA和线性回归的区别： PCA的目的和优势：

动态PCA方法的核心思想： 将数据X变成增广矩阵，即： l为潜在变量数，然后对X进行传统的PCA方法进行求解，即是动态PCA的结果。 动态内模PCA与之不同，上述动态PCA的一大缺陷是增加了数据的维度，而动…

OpenCV PCA介绍 1. 什么是PCA2. 特征向量与特征值如何计算2.1 组织数据集2.2 计算经验均值2.3 计算与均值的偏差2.4 寻找协方差矩阵2.5 求协方差矩阵的特征向量和特征值 3. 源代码3.1 代码解释3.2 结果 相关文章： 异值分解SVD、主成分分析PCA、行列式 这篇文章将介…

在这里我不去介绍原理，着重讲讲如何做PCA分析，需要什么样的数据 1、数据格式如下，很简单就是一个表达谱数据，行名为基因，列名为样本，本次例子中总共有三组信息，有多少组，由你的数据决…

PCA 简介 主成分分析（PCA）是最流行的降维算法，通过把数据从高维映射到低维来降低特征维度，同时保留尽可能多的信息。 在进行图像识别以及高维度数据降维处理中有很强的应用性，算法主要通过计算，选择特征值…

PCA算法步骤： 设有m条n维数据。 1）将原始数据按列组成n行m列矩阵X 2）将X的每一行（代表一个属性字段）进行零均值化，即减去这一行的均值 3）求出协方差矩阵 4）求出协方差矩阵的特征值及…

在数据分析和机器学习的世界里，维度灾难是一个不可忽视的问题。随着数据维度的增加，计算量急剧上升，模型复杂度变高，同时可能引入噪声和冗余信息，影响模型的性能和解释性。主成分分析（Principal Component …

文章目录 1. 数据降维2. PCA原理2.1 基变换2.2 方差2.3 协方差2.4 协方差矩阵2.5 协方差矩阵对角化 3. PCA算法流程4. PCA算法的特点5. PCA算法的Python应用6. 源码仓库地址 1. 数据降维 在许多领域的研究与应用中，通常需要对含有多个变量的数据进行观测&#xff0…

★ PCA个人理解： PCA降维是通过变换坐标系，来尽可能的减少信息损失。 ★ PCA思路： 我们的初始矩阵为X，它是mn维的矩阵，其中：m是该数据集有m条记录，n是每条记录中有n个特征，X的基本格…

一、PCA基本介绍 PCA(Principal Components Analysis)-主成分分析算法 用于数据降维、可视化、去噪非监督学习算法 二、PCA工作原理 目标：每次将空间中多维的样本点映射到一条直线上（要保证样本点之间的间距最大，用方差衡量，即保…

本文包括两部分，使用python实现PCA代码及使用sklearn库实现PCA降维，不涉及原理。 总的来说，对n维的数据进行PCA降维达到k维就是： 对原始数据减均值进行归一化处理；求协方差矩阵；求协方差矩阵的特征值和对…

1. 前言 PCA ： principal component analysis ( 主成分分析) 最近发现我的一篇关于PCA算法总结以及个人理解的博客的访问量比较高， 刚好目前又重新学习了一下PCA （主成分分析） 降维算法， 所以打算把目前掌握的做个全…