相关文章
Dynamic inner PCA 和 Dynamic PCA
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
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…
PCA数据降维技术详解
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 …
python实现PCA
★ 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…
python实现PCA降维
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…
PCA 降维算法详解 以及代码示例
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…
主成分分析（PCA）原理详解
转载请声明出处：http://blog.csdn.net/zhongkelee/article/details/44064401
一、PCA简介
1. 相关背景 上完陈恩红老师的《机器学习与知识发现》和季海波老师的《矩阵代数》两门课之后，颇有体会。最近在做主成分分析和奇异值分解方面的项目，所以记录一下心得体会。 在许多…
如何生成或核对文件的MD5或SHA等校验值
作者：曾Jerry 或 大橙员, 250359225qq.com 有时，我们需要生成或核对文件的MD5或SHA等检验值，以确定这个文件是“官方原版”的， 即内容是一样的。
下面，我们针对同样的文档file_name.elf，分别在Windows和Li…
Java 8————Collectors中的中的joining 方法和mapping方法
先定义好后面做示例要用的数据：
List<User> listUser new ArrayList<>();
listUser.add(new User("李白", 20, true));
listUser.add(new User("杜甫", 40, true));
listUser.add(new User("李清照", 18, false));
lis…
)
JDK8 | 字符串收集器 Collectors.joining()
JDK8的流收集器Collectors.joining
支持灵活的参数配置，可以指定字符串连接时的分隔符，前缀和后缀，可选用。用于拼接字符串，更方便好用。
例：
final String[] strs {"a", "b", "c"};…