求教matlab关于pca降维的问题

我想用30*3000的一组数据经pca降维之后使用lssvm来建模，然后用11*3000的一组数据来检验这个模型。 我想问的是，经过pca降维，30*3000的矩阵变成了30*29的矩阵，但是检验的数据经过pca降维之后成为了11*10的矩阵，这样还能检验吗？

OpenCV PCA人脸识别时欧氏距离的问题

我用PCA+SVM方式对ORL人脸库进行人脸识别，使用Opencv的PCA库进行降维及特征提取，提取后的特征用于SVM训练，如果每人用两个图进行学习，最终测试样本的识别率能到85%+。 但是我如果用测试样本的特征向量和训练样本的特征向量进行欧式距离（NORM_L2）的计算，计算结果十分没有规律，不管是不是同一个人的特征，距离从一千多到四千多的都有。这种情况十分不合理呀，opencv还有个基于PCA样本距离的特征脸识别库不就是用L2距离进行比较来进行识别的吗？鉴于此我又实验了一下使用opencv的特征脸识别库EigenFaceRecognizer进行人脸识别，同样的样本划分，但是不自己写特征提取代码，直接输入原始图片，因为特提取的工作是特征脸库自己做的，识别率也能到80%+。 总结起来问题就是，我用PCA提取的特征进行SVM人脸识别，效果还可以，但是直接用测试样本的特征值和训练样本的特征值进行距离比较，却并不能得出同一人的样本距离会比较近，不同人的会比较远的结果，和特征脸识别的工作原理不符。不知是哪里有问题，求解！

大家帮忙看看我这段matlab，用pca处理图像，但是输出的图片为什么会是重复的三张？

function y=mypca() %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%PCA算法对人脸图像处理提取主成分程序 path = ['.\']; % 提取当前目录 %读取图像 numimage=4; %4张人脸 imagepath=[path 'ORL\ORL001' '.bmp']; %第一张人脸文件的路径及文件名：D:\PCA\ORL\ORL001.bmp immatrix=imread(imagepath); % 读入第一张人脸文件，构成矩阵immatrix [m,n]=size(immatrix); % 计算矩阵immatrix的行数m、列数n DATA = uint8 (rand(m*n, numimage)); %随机生成m*n行、numimage列的矩阵，并取uint8 for i=1:numimage s1=floor(i/100); % 取整,求第3位 tem=rem(i,100); % i除以100的余数，取后两位 s2=floor(tem/10); % 取第2位 s3=rem(tem,10); % 取第1位 imagepath=[path 'ORL\ORL' int2str(s1) int2str(s2) int2str(s3) '.bmp']; % 构成图像文件的路径即文件名 immatrix=imread(imagepath); % 读入每一张人脸文件，构成矩阵immatrix imVector=reshape(immatrix,m*n,1); % 将矩阵immatrix转化为一个列向量，长度为m*n DATA(:,i)=imVector; % 将列向量imVector依次加入到DATA矩阵的列中.DATA先随机生成过的 end clear i;clear j; save DATA DATA; % 保存DATA mn=mean(double(DATA'))'; % 计算DATA的行向量的均值 save mn mn; % 保存DATA的行向量的均值 %image substracted by mean of all train images DATAzeromean=double(DATA)-repmat(mn,1,numimage); save DATAzeromean DATAzeromean; clear DATA; L=DATAzeromean'*DATAzeromean; [V,D]=eig(L); enginvalue=diag(D); [enginvalue,ix]=sort(enginvalue);%按升序排列矩阵元素 ix=flipud(ix);%从上到下翻转矩阵,即按降序 V=V(:,ix); %对V的特征向量位置调整 facespace=DATAzeromean*V; %脸空间 for t=1:numimage facespace(:,t)=facespace(:,t)/norm(facespace(:,t));%Normalisation to unit length end subdim=4; facespace=facespace(:,1:subdim);%选择子特征向量的协方差矩阵 projdata=facespace'*DATAzeromean; save projdata projdata; save facespace facespace; datareconstruct=facespace*projdata; fprintf('正在保存 Wakesplace中的图片数据\n'); save datareconstruct datareconstruct; for i=1:numimage-1 imdata=datareconstruct(:,i); imdata=reshape(imdata,m,n); imwrite(imdata,['.\生成的特征脸\' int2str(i) '.bmp'],'bmp');%得到重构图像1.bmp---4.bmp end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

关于PCA和KPCA的特征向量的维数问题~

想问一下PCA算出来的特征向量是和样本属性的维数一样，因为主成分是原来样本属性的线性组合，那么KPCA求出来的特征向量（利用核函数），为什么维数等于样本数呢？

高光谱图像降维matlab代码

求使用PCA和低秩张量分解的方法对高光谱图像降维的matlab代码，谢谢大家

opencv pca投影 得到的特征脸问题

用opencv进行人脸识别，在训练阶段利用opencv自带的函数cvCalcEigenObjects获取pca的子空间，代码如下： cvCalcEigenObjects( nTrainFaces, //参加训练的图片 (void*)faceImgArr, //得到的特征脸 (void*)eigenVectArr, CV_EIGOBJ_NO_CALLBACK, 0, 0, &calcLimit, //得到的平均脸 pAvgTrainImg, eigenValMat->data.fl ); 执行该函数后，用cvShowImage()进行特征脸eigenVectArr的显示，特征脸显示结果都是一片漆黑，看网页上正常显示的特征脸应该是这样的吧[图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201501/30/1422597863_788733.png) 而且我得出的平均脸pAvgTraining显示为一张白色图片，也是什么都没有的。 我用的人脸库是jaffe，想问下各位大神是什么原因导致无法得出特征脸和平均脸？ 在此谢过。

求大神帮忙，在MATLAB上用pca算法读入一组数据，分析处理结果

求一个代码，数据是一个word表格，大约读入5000个数据，谢谢啊

C++代码改Python实现PCA算法：从一组照片中获取特征脸（特征向量）？

PCA处理的基本步骤为： 1、获取m个样本，每个样本有n个特征。 2、每个样本作为一行，构成m*n的举证A。 3、将矩阵转置再乘以自己得到C=A(t)*A。 4、求出矩阵C的特征值及特征向量，特征向量即为特征脸。 以下是C++实现代码，求解决一份Python实现出的代码 ``` #include "stdafx.h" #include <string> #include <opencv2\opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { //获取了mean_face int num_sample = 38; int norm_row = 64, norm_col = 56; int num; Mat imgs = loadImages(num); Mat mean_face = Mat(norm_row, norm_col, CV_8UC1); vector<int> mean_face_total; mean_face_total.resize(norm_row * norm_col); for (int i = 0; i < num; i++) { for (int j = 0; j < norm_row * norm_col; j++) { mean_face_total.at(j) += imgs.at<uchar>(i * norm_row * norm_col + j); //eigen_face_total[j] += imgs.at<uchar>(i * 192 * 168 + j); } } for (int j = 0; j < norm_row * norm_col; j++) { mean_face.at<uchar>(j) = (uchar)(mean_face_total.at(j) / num); } imwrite("C:/Users/dhj555/Desktop/YelaFaces/eigen_face/0001.jpg", mean_face); imshow("eigen_face", mean_face); //1、初始化数据 CvMat* pData = cvCreateMat(num_sample, norm_row * norm_col, CV_32FC1); CvMat* pMean = cvCreateMat(1, norm_row * norm_col, CV_32FC1); //每个数标志一个特征值 CvMat* pEigVals = cvCreateMat(1, min(num_sample, norm_row * norm_col), CV_32FC1); //每行表示一个特征向量 CvMat* pEigVecs = cvCreateMat(min(num_sample, norm_row * norm_col), norm_row * norm_col, CV_32FC1); for (int i = 0; i < num_sample; i++) { for (int j = 0; j < norm_row * norm_col; j++) cvmSet(pData, i, j, imgs.at<uchar>(i * norm_row * norm_col + j)); } //2、PCA处理 cvCalcPCA(pData, pMean, pEigVals, pEigVecs, CV_PCA_DATA_AS_ROW); //3、选出前P个特征向量(主成份),然后投影,结果保存在pResult中，pResult中包含了P个系数 //CvMat* pResult = cvCreateMat(num_sample, 20, CV_32FC1); //cvProjectPCA(pData, pMean, pEigVecs, pResult); //4、重构, 结果保存在pRecon中 //CvMat* pRecon = cvCreateMat(num_sample, norm_row*norm_col, CV_32FC1); //cvBackProjectPCA(pResult, pMean, pEigVecs, pRecon); //5、显示重构的图像 //Mat mRecon = Mat(pRecon); //4、显示与保存特征向量 for (int i = 0; i < min(num_sample, norm_row * norm_col); i++) { float min = LLONG_MAX, max = LLONG_MIN, span = 0.0; for (int index = 0; index < norm_row*norm_col; index++) { float d = cvmGet(pEigVecs, i, index); if (d>max) max = d; if (d < min) min = d; } span = max - min; Mat eigen_face = Mat(norm_row, norm_col, CV_8UC1); for (int index = 0; index < norm_row*norm_col; index++) { float d = cvmGet(pEigVecs, i, index); eigen_face.at<uchar>(index) = (d - min) / span * 255.0; } char buffer[128]; sprintf_s(buffer, "C:/Users/dhj555/Desktop/YelaFaces/eigen_face/001/1-000%d.jpg", i); string imgPath(buffer); imshow(imgPath, eigen_face); printf("%d st:\t%f\n", i, cvmGet(pEigVals, 0, i)); imwrite(imgPath, eigen_face); } } ```

刚买的pca9685写的代码一直驱动不了舵机，小白求解

新手小白求问 刚买了pca9685模块，看数据手册没有中文的只好找了些别人stm32的代码改过来用在51上面，但是一直都驱动不了舵机，不是知道代码出了什么问题，求解 以下就是我用的所有源码。 ``` #ifndef __IIC_H #define __IIC_H sbit IIC_SDA = P3^6; sbit IIC_SCL = P3^7; #define u8 unsigned char #define u16 char //IIC所有操作函数 void delay_us(u8 i); void IIC_Start(void); //发送IIC开始信号 void IIC_Stop(void); //发送IIC停止信号 void IIC_Send_Byte(u8 txd); //IIC发送一个字节 u8 IIC_Read_Byte(unsigned char ack);//IIC读取一个字节 u8 IIC_Wait_Ack(void); //IIC等待ACK信号 void IIC_Ack(void); //IIC发送ACK信号 void IIC_NAck(void); //IIC不发送ACK信号 //void IIC_Write_One_Byte(u8 daddr,u8 addr,u8 dat); //u8 IIC_Read_One_Byte(u8 daddr,u8 addr); #endif ``` ``` #include <stc12c5a60s2.h> #include <IIC.h> #include <intrins.h> void delay_us(u8 i) { u8 j; for(j=i;j>0;j--) {_nop_();} } //产生IIC起始信号 void IIC_Start(void) { // SDA_OUT(); //sda线输出 IIC_SDA=1; IIC_SCL=1; delay_us(4); IIC_SDA=0;//START:when CLK is high,DATA change form high to low delay_us(4); IIC_SCL=0;//钳住I2C总线，准备发送或接收数据 } //产生IIC停止信号 void IIC_Stop(void) { // SDA_OUT();//sda线输出 IIC_SCL=0; IIC_SDA=0;//STOP:when CLK is high DATA change form low to high delay_us(4); IIC_SCL=1; IIC_SDA=1;//发送I2C总线结束信号 delay_us(4); } //等待应答信号到来 //返回值：1，接收应答失败 // 0，接收应答成功 u8 IIC_Wait_Ack(void) { u8 ucErrTime=0; // SDA_IN(); //SDA设置为输入 IIC_SDA=1;delay_us(1); IIC_SCL=1;delay_us(1); while(IIC_SDA) { ucErrTime++; if(ucErrTime>250) { IIC_Stop(); return 1; } } IIC_SCL=0;//时钟输出0 return 0; } //产生ACK应答 void IIC_Ack(void) { IIC_SCL=0; // SDA_OUT(); IIC_SDA=0; delay_us(2); IIC_SCL=1; delay_us(2); IIC_SCL=0; } //不产生ACK应答 void IIC_NAck(void) { IIC_SCL=0; // SDA_OUT(); IIC_SDA=1; delay_us(2); IIC_SCL=1; delay_us(2); IIC_SCL=0; } //IIC发送一个字节 //返回从机有无应答 //1，有应答 //0，无应答 void IIC_Send_Byte(u8 txd) { u8 t; // SDA_OUT(); IIC_SCL=0;//拉低时钟开始数据传输 for(t=0;t<8;t++) { IIC_SDA=(txd&0x80)>>7; txd<<=1; delay_us(2); //对TEA5767这三个延时都是必须的 IIC_SCL=1; delay_us(2); IIC_SCL=0; delay_us(2); } } //读1个字节，ack=1时，发送ACK，ack=0，发送nACK u8 IIC_Read_Byte(unsigned char ack) { unsigned char i,receive=0; // SDA_IN();//SDA设置为输入 for(i=0;i<8;i++ ) { IIC_SCL=0; delay_us(2); IIC_SCL=1; receive<<=1; if(IIC_SDA)receive++; delay_us(1); } if (!ack) IIC_NAck();//发送nACK else IIC_Ack(); //发送ACK return receive; } ``` ``` #include <stc12c5a60s2.h> #include <IIC.h> #include <intrins.h> #include <pca8574.h> #define uchar unsigned char #define uint unsigned int sbit scl=P3^6; //时钟输入线 sbit sda=P3^7; //数据输入/输出端 void PCA9685_write(unsigned char reg,unsigned char dat); u8 PCA9685_read(unsigned char reg); void setPWMFreq(u8 freq); void setPWM(u8 num, u16 on, u16 off); void down(); void up(); void delay_ms(u8 xms) { u8 i,j; for(i=xms;i>0;i--) for (j=200;j>0;j--); } void PCA9685_write(unsigned char reg,unsigned char dat) { IIC_Start(); IIC_Send_Byte(PCA9685_adrr); IIC_Wait_Ack(); IIC_Send_Byte(reg); IIC_Wait_Ack(); IIC_Send_Byte(dat); IIC_Wait_Ack(); IIC_Stop(); } u8 PCA9685_read(unsigned char reg) { u8 res; IIC_Start(); IIC_Send_Byte(PCA9685_adrr); IIC_Wait_Ack(); IIC_Send_Byte(reg); IIC_Wait_Ack(); IIC_Start(); IIC_Send_Byte(PCA9685_adrr|0X01); IIC_Wait_Ack(); res=IIC_Read_Byte(0); IIC_Stop(); return res; } void setPWMFreq(u8 freq) { u8 prescale,oldmode,newmode; double prescaleval; prescaleval = 25000000.0/(4096*freq*0.915); prescale = (u8)(prescaleval+0.5)-1; oldmode = PCA9685_read(PCA9685_MODE1); newmode = (oldmode&0x7F) | 0x10; // sleep PCA9685_write(PCA9685_MODE1, newmode); // go to sleep PCA9685_write(PCA9685_PRESCALE, prescale); // set the prescaler PCA9685_write(PCA9685_MODE1, oldmode); delay_ms(5); PCA9685_write(PCA9685_MODE1, oldmode | 0xa1); } void setPWM(u8 num, u16 on, u16 off) { PCA9685_write(LED0_ON_L+4*num,on); PCA9685_write(LED0_ON_H+4*num,on>>8); PCA9685_write(LED0_OFF_L+4*num,off); PCA9685_write(LED0_OFF_H+4*num,off>>8); } u16 calculate_PWM(u8 angle) { return (int)(204.8*(0.5+angle*1.0/90)); } void down() { u16 pwm = calculate_PWM(0); setPWM(0x0,0,pwm); delay_ms(1); setPWM(0x1,0,pwm); delay_ms(1); setPWM(0x2,0,pwm); delay_ms(1); setPWM(0x3,0,pwm); delay_ms(1); setPWM(0x4,0,pwm); delay_ms(1); setPWM(0x5,0,pwm); delay_ms(1); setPWM(0x6,0,pwm); delay_ms(1); setPWM(0x7,0,pwm); } void up() { u16 pwm = calculate_PWM(90); setPWM(0x0,0,pwm); delay_ms(1); setPWM(0x1,0,pwm); delay_ms(1); setPWM(0x2,0,pwm); delay_ms(1); setPWM(0x3,0,pwm); delay_ms(1); setPWM(0x4,0,pwm); delay_ms(1); setPWM(0x5,0,pwm); delay_ms(1); setPWM(0x6,0,pwm); delay_ms(1); setPWM(0x7,0,pwm); } void main() { PCA9685_write(PCA9685_MODE1,0x0);//PCA9685复位 setPWMFreq(50); while(1) { down(); up(); } } ``` ``` #ifndef __PCF8574_H #define __PCF8574_H #include <stc12c5a60s2.h> #define PCA9685_adrr 0x40 #define PCA9685_SUBADR1 0x2 #define PCA9685_SUBADR2 0x3 #define PCA9685_SUBADR3 0x4 #define PCA9685_MODE1 0x0 #define PCA9685_PRESCALE 0xFE #define LED0_ON_L 0x6 #define LED0_ON_H 0x7 #define LED0_OFF_L 0x8 #define LED0_OFF_H 0x9 #define ALLLED_ON_L 0xFA #define ALLLED_ON_H 0xFB #define ALLLED_OFF_L 0xFC #define ALLLED_OFF_H 0xFD #define u8 unsigned char #define u16 char ```

如何用pea在matlab上分析数据，例如；iris

哪里能找到关于用matlab进行数据分析的案例， 尤其是pca，lsa这些？尤其是如何对data进行预处理？

子网1中的PCa和子网2中的PCb 怎么建立网络连接，相互通信？

子网1中的PCa和子网2中的PCb 怎么建立网络连接，相互通信？而且真心不明白编程socket通信上是怎么解决这个问题的。

求C#实现PCA算法的例子

求C#实现PCA算法的例子，PCA为主成分分析， 看了一天的百度，然而线性代数的知识完全不记得了。 求各位大神指点迷津，万分感谢！

数据预处理：类别型变量的编码问题

在数据挖掘的数据预处理对类别型变量编码过程中，其中一个类别型变量含具有有很多不同的取值（200个），若对这个的类型做OneHot编码，会给数据增加200个特征，大大增加了数据的维数。 请问对于这样的类型变量该怎么处理呢？ 1.需要做卡方封箱吗？用python该怎么分箱处理？ 2.或者编码后做PCA降维处理？PCA具体怎么降维呢？ 3.还有其他更好的方法吗？ 谢谢

为什么说pca是一种在最小均方差意义下的最佳数据表现形式 ？

为什么说pca是一种在最小均方差意义下的最佳数据表现形式 ？

sparkMLlib PCA降维后的数据与原来的数据不一样了，怎么使用sparkMLlib PCA降维后得到数据？

原始数据矩阵如下 // 原始数据 val arr = Array( Vectors.dense(4.0,1.0, 4.0, 5.0), Vectors.dense(2.0,3.0, 4.0, 5.0), Vectors.dense(4.0,0.0, 6.0, 7.0)) 降维后的数据如下： [-5.061524965038313,2.6731387750445608] [-7.489827262491891,4.4347709591799624] [-2.9078143281202276,4.506586481532503] spark PCA处理后的数据代表什么意思，和原来的数据不一样，怎么利用这个数据，比如我想对它做线性回归？

如何用matlab绘制雷达信号矩阵，scan次数和采样点关系图？急

如何用matlab绘制雷达信号矩阵，scan次数和采样点关系图？修改 雷达采样数据存放在.dat文件中，所有数据均通过中心频率为400MHz的一发一收UWB雷达采集获得。参数：采样率为25GHz，即采样间隔为40ps，采样点数为4096点。请教各位大神，用matlab怎样让这些数据以下图所示的方式显示？如何建立scan次数与采样点数的关系？

偏最小二乘法回归的Python代码看不懂，有大佬可以帮忙解释一下吗？

{ "cells": [ { "cell_type": "code", "execution_count": 1, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "#basic module\n", "import warnings\n", "warnings.filterwarnings('ignore')\n", "from sklearn import preprocessing\n", "from sklearn import metrics\n", "from sklearn.decomposition import PCA \n", "import numpy as np\n", "import pandas as pd" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 2, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "<div>\n", "<style scoped>\n", " .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n", " vertical-align: middle;\n", " }\n", "\n", " .dataframe tbody tr th {\n", " vertical-align: top;\n", " }\n", "\n", " .dataframe thead th {\n", " text-align: right;\n", " }\n", "</style>\n", "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n", " <thead>\n", " <tr style=\"text-align: right;\">\n", " <th></th>\n", " <th>Q41</th>\n", " <th>Q42</th>\n", " <th>Q43</th>\n", " <th>Q44</th>\n", " <th>Q45</th>\n", " <th>Q46</th>\n", " <th>Q47</th>\n", " <th>Q48</th>\n", " <th>Q49</th>\n", " <th>Q410</th>\n", " <th>Q411</th>\n", " <th>Q412</th>\n", " <th>Q413</th>\n", " <th>Q414</th>\n", " <th>A1</th>\n", " <th>A2</th>\n", " <th>A3</th>\n", " </tr>\n", " </thead>\n", " <tbody>\n", " <tr>\n", " <td>0</td>\n", " <td>3</td>\n", " <td>3</td>\n", " <td>3</td>\n", " <td>3</td>\n", " <td>3</td>\n", " <td>4</td>\n", " <td>5</td>\n", " <td>5</td>\n", " <td>5</td>\n", " <td>5</td>\n", " <td>3</td>\n", " <td>3</td>\n", " <td>3</td>\n", " <td>3</td>\n", " <td>-1.61</td>\n", " <td>1.91</td>\n", " <td>-1.06</td>\n", " </tr>\n", " <tr>\n", " <td>1</td>\n", " <td>4</td>\n", " <td>4</td>\n", " <td>4</td>\n", " <td>4</td>\n", " <td>4</td>\n", " <td>2</td>\n", " <td>2</td>\n", " <td>2</td>\n", " <td>2</td>\n", " <td>5</td>\n", " <td>5</td>\n", " <td>2</td>\n", " <td>2</td>\n", " <td>2</td>\n", " <td>1.29</td>\n", " <td>-2.49</td>\n", " <td>-0.99</td>\n", " </tr>\n", " <tr>\n", " <td>2</td>\n", " <td>4</td>\n", " <td>4</td>\n", " <td>4</td>\n", " <td>4</td>\n", " <td>4</td>\n", " <td>5</td>\n", " <td>5</td>\n", " <td>5</td>\n", " <td>5</td>\n", " <td>5</td>\n", " <td>3</td>\n", " <td>3</td>\n", " <td>3</td>\n", " <td>3</td>\n", " <td>-0.04</td>\n", " <td>1.89</td>\n", " <td>-1.29</td>\n", " </tr>\n", " <tr>\n", " <td>3</td>\n", " <td>4</td>\n", " <td>4</td>\n", " <td>4</td>\n", " <td>4</td>\n", " <td>4</td>\n", " <td>5</td>\n", " <td>5</td>\n", " <td>5</td>\n", " <td>5</td>\n", " <td>5</td>\n", " <td>3</td>\n", " <td>3</td>\n", " <td>3</td>\n", " <td>3</td>\n", " <td>-0.04</td>\n", " <td>1.89</td>\n", " <td>-1.29</td>\n", " </tr>\n", " <tr>\n", " <td>4</td>\n", " <td>4</td>\n", " <td>4</td>\n", " <td>4</td>\n", " <td>4</td>\n", " <td>3</td>\n", " <td>5</td>\n", " <td>5</td>\n", " <td>5</td>\n", " <td>3</td>\n", " <td>3</td>\n", " <td>3</td>\n", " <td>4</td>\n", " <td>4</td>\n", " <td>3</td>\n", " <td>-0.23</td>\n", " <td>0.77</td>\n", " <td>-0.60</td>\n", " </tr>\n", " </tbody>\n", "</table>\n", "</div>" ], "text/plain": [ " Q41 Q42 Q43 Q44 Q45 Q46 Q47 Q48 Q49 Q410 Q411 Q412 Q413 Q414 \\\n", "0 3 3 3 3 3 4 5 5 5 5 3 3 3 3 \n", "1 4 4 4 4 4 2 2 2 2 5 5 2 2 2 \n", "2 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 3 3 3 3 \n", "3 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 3 3 3 3 \n", "4 4 4 4 4 3 5 5 5 3 3 3 4 4 3 \n", "\n", " A1 A2 A3 \n", "0 -1.61 1.91 -1.06 \n", "1 1.29 -2.49 -0.99 \n", "2 -0.04 1.89 -1.29 \n", "3 -0.04 1.89 -1.29 \n", "4 -0.23 0.77 -0.60 " ] }, "execution_count": 2, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "raw_data = pd.read_csv(\"257 928.csv\").loc[:,['Q41','Q42','Q43','Q44','Q45',\n", " 'Q46','Q47','Q48','Q49','Q410',\n", " 'Q411','Q412','Q413','Q414',\n", " 'A1','A2','A3']]\n", "raw_data.head()" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 3, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "Index(['Q41', 'Q42', 'Q43', 'Q44', 'Q45', 'Q46', 'Q47', 'Q48', 'Q49', 'Q410',\n", " 'Q411', 'Q412', 'Q413', 'Q414', 'A1', 'A2', 'A3'],\n", " dtype='object')" ] }, "execution_count": 3, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "raw_data.columns" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 4, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "def linear_model(X,w):\n", " _,loop = np.shape(X)\n", " sum = 0\n", " for i in range(loop):\n", " sum += w[i] * X[:,i]\n", " return sum" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 5, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "def loss_function(x_train, y_train, w):\n", " X = x_train\n", " Y_pred = linear_model(X,w)\n", " J = metrics.mean_squared_error(y_train, Y_pred)\n", " return J" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 6, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "def model(x_train, y_train, mini=1e-10, alpha=0.001, delta = 0.005, max_iter = 100, max_step = 5000): \n", " step = 0\n", " _,loop = np.shape(x_train)\n", " w = np.random.rand(loop)\n", " while(True):\n", " weights = np.array(w)\n", " for i in range(0, len(w)):\n", " step_ = 0\n", " while (True):\n", " # simplified gradient descent\n", " w_backup = w[i] \n", " loss_present = loss_function(x_train, y_train, w)\n", " w[i] = w_backup + delta\n", " loss_plus = loss_function(x_train, y_train, w)\n", " w[i] = w_backup - delta\n", " loss_sub = loss_function(x_train, y_train, w)\n", " if (loss_present < loss_plus and loss_present < loss_sub) or step_ >= max_step:\n", " break\n", " # update weights\n", " w[i] = w_backup - alpha*(loss_plus - loss_sub)/(2*delta)\n", " #w[i] = w_backup + alpha if loss_plus < loss_sub else w_backup - alpha\n", " step_ += 1\n", " offset = np.sum(np.square(np.array(w) - weights))\n", " # end condition\n", " step += 1\n", " if (offset < mini) or (step >= max_iter):\n", " break\n", " return w, loss_present" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 7, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "def obtain_elements(x_data, y_data, num):\n", " comp_list = []\n", " metric_list = []\n", " w_list = []\n", " pca_list = []\n", " for comp in range(num):\n", " n_comp = comp + 1\n", " # pca\n", " comp_list.append(n_comp)\n", " pca = PCA(n_components=n_comp,svd_solver='auto')\n", " X_ = x_data - np.mean(x_data)\n", " pca.fit(X_, y_data)\n", " X = pca.transform(X_)\n", " # linear reg\n", " pca_list.append(pca)\n", " w, metric = model(X, y_data )\n", " w_list.append(w)\n", " metric_list.append(metric)\n", " ind = metric_list.index(min(metric_list))\n", " print(\"metrics :\" ,metric_list)\n", " return comp_list[ind], pca_list[ind], w_list[ind]" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 8, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "# 第一组\n", "x1_data = raw_data.loc[:,['Q41','Q42','Q43','Q44','Q45']]\n", "y1_data = raw_data.loc[:,['A2']]\n", "len1 = 5\n", "# 第二组\n", "x2_data = raw_data.loc[:,['Q46','Q47','Q48','Q49','Q410']]\n", "y2_data = raw_data.loc[:,['A1']]\n", "len2 = 5\n", "# 第三组\n", "x3_data = raw_data.loc[:,['Q411','Q412','Q413','Q414']]\n", "y3_data = raw_data.loc[:,['A3']]\n", "len3 = 4" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "# 计算PLSR" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ " 第一组" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 9, "metadata": {}, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "metrics : [0.937338177736278, 0.90366935147199, 0.9036905658620544, 0.9028029958313659, 0.9022534567720741]\n", "第一组的主成分保留5个\n", "回归系数为： [-0.17477811 0.25885742 -0.01157531 -0.07843881 0.06077944]\n" ] } ], "source": [ "comp_1, pca_1, w1 = obtain_elements(x1_data, y1_data, len1)\n", "print(\"第一组的主成分保留%d个\"%comp_1)\n", "print(\"回归系数为：\", w1)" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ " 第二组" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 10, "metadata": {}, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "metrics : [0.9216669179495057, 0.9126959565507735, 0.900633447790304, 0.8930927646735571, 0.8824868647839249]\n", "第二组的主成分保留5个\n", "回归系数为： [-0.19525742 -0.14575206 -0.20305816 -0.17987887 -0.22941539]\n" ] } ], "source": [ "comp_2, pca_2, w2 = obtain_elements(x2_data, y2_data, len2)\n", "print(\"第二组的主成分保留%d个\"%comp_2)\n", "print(\"回归系数为：\", w2)" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ " 第三组" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 11, "metadata": {}, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "metrics : [0.07356179930507709, 0.06803873635782488, 0.06747567528450515, 0.06722983639980304]\n", "第三组的主成分保留4个\n", "回归系数为： [-0.67029064 -0.10083604 0.0447786 -0.04806739]\n" ] } ], "source": [ "comp_3, pca_3, w3 = obtain_elements(x3_data, y3_data, len3)\n", "print(\"第三组的主成分保留%d个\"%comp_3)\n", "print(\"回归系数为：\", w3)" ] } ], "metadata": { "kernelspec": { "display_name": "Python 3", "language": "python", "name": "python3" }, "language_info": { "codemirror_mode": { "name": "ipython", "version": 3 }, "file_extension": ".py", "mimetype": "text/x-python", "name": "python", "nbconvert_exporter": "python", "pygments_lexer": "ipython3", "version": "3.7.4" } }, "nbformat": 4, "nbformat_minor": 2 } ``` ```

基于先验方向的pca算法

假如存在一个已知的方向，在其正交方向寻找一个能最大程度反映原有信息的方向，怎么实现？

emgucv PCA分析 总是报错

求大神指点 private void btn_hg_Click(object sender, EventArgs e) { int m = Wavelenth[0].Count; double[,] data=new double[num,m]; for(int i=0;i<num;i++) { for(int j=0;j<m;j++) { data[i,j]=Reflectance[j]; } } Matrix<Double> matrix1 = new Matrix<Double>(data); + 已引发: "不支持 URI 格式。" (System.ArgumentException) 异常消息 = "不支持 URI 格式。", 异常类型 = "System.ArgumentException", 异常 WinRT 数据 = null Matrix<Double> pMean = new Matrix<double>(1, m);//平均值 Matrix<Double> pEigVals = new Matrix<double>(num,1);//特征值 Matrix<Double> pEigVecs = new Matrix<double>(num,num);//特征向量 Matrix<Double> pResult = new Matrix<double>(num, 5);//结果 Emgu.CV.CvInvoke.cvCalcPCA(matrix1, pMean, pEigVals, pEigVecs, Emgu.CV.CvEnum.PCA_TYPE.CV_PCA_DATA_AS_ROW); + 已引发: "OpenCV: (evals0.cols == 1 || evals0.rows == 1) && ecount0 <= ecount && evects0.cols == evects.cols && evects0.rows == ecount0" (Emgu.CV.Util.CvException) 异常消息 = "OpenCV: (evals0.cols == 1 || evals0.rows == 1) && ecount0 <= ecount && evects0.cols == evects.cols && evects0.rows == ecount0", 异常类型 = "Emgu.CV.Util.CvException", 异常 WinRT 数据 = null //选出前P个特征向量(主成份),然后投影,结果保存在pResult中，pResult中包含了P个系数 CvInvoke.cvProjectPCA(matrix1, pMean, pEigVecs, pResult); MessageBox.Show("OK"); }

Java学习的正确打开方式

在博主认为，对于入门级学习java的最佳学习方法莫过于视频+博客+书籍+总结，前三者博主将淋漓尽致地挥毫于这篇博客文章中，至于总结在于个人，实际上越到后面你会发现学习的最好方式就是阅读参考官方文档其次就是国内的书籍，博客次之，这又是一个层次了，这里暂时不提后面再谈。博主将为各位入门java保驾护航，各位只管冲鸭！！！上天是公平的，只要不辜负时间，时间自然不会辜负你。 何谓学习？博主所理解的学习，它是一个过程，是一个不断累积、不断沉淀、不断总结、善于传达自己的个人见解以及乐于分享的过程。

程序员必须掌握的核心算法有哪些？

由于我之前一直强调数据结构以及算法学习的重要性，所以就有一些读者经常问我，数据结构与算法应该要学习到哪个程度呢？，说实话，这个问题我不知道要怎么回答你，主要取决于你想学习到哪些程度，不过针对这个问题，我稍微总结一下我学过的算法知识点，以及我觉得值得学习的算法。这些算法与数据结构的学习大多数是零散的，并没有一本把他们全部覆盖的书籍。下面是我觉得值得学习的一些算法以及数据结构，当然，我也会整理一些看过...

大学四年自学走来，这些私藏的实用工具/学习网站我贡献出来了

大学四年，看课本是不可能一直看课本的了，对于学习，特别是自学，善于搜索网上的一些资源来辅助，还是非常有必要的，下面我就把这几年私藏的各种资源，网站贡献出来给你们。主要有：电子书搜索、实用工具、在线视频学习网站、非视频学习网站、软件下载、面试/求职必备网站。 注意：文中提到的所有资源，文末我都给你整理好了，你们只管拿去，如果觉得不错，转发、分享就是最大的支持了。 一、电子书搜索 对于大部分程序员...

linux系列之常用运维命令整理笔录

本博客记录工作中需要的linux运维命令，大学时候开始接触linux，会一些基本操作，可是都没有整理起来，加上是做开发，不做运维，有些命令忘记了，所以现在整理成博客，当然vi，文件操作等就不介绍了，慢慢积累一些其它拓展的命令，博客不定时更新 free -m 其中：m表示兆，也可以用g，注意都要小写 Men：表示物理内存统计 total：表示物理内存总数(total=used+free) use...

比特币原理详解

一、什么是比特币 比特币是一种电子货币，是一种基于密码学的货币，在2008年11月1日由中本聪发表比特币白皮书，文中提出了一种去中心化的电子记账系统，我们平时的电子现金是银行来记账，因为银行的背后是国家信用。去中心化电子记账系统是参与者共同记账。比特币可以防止主权危机、信用风险。其好处不多做赘述，这一层面介绍的文章很多，本文主要从更深层的技术原理角度进行介绍。 二、问题引入 假设现有4个人...

程序员接私活怎样防止做完了不给钱？

首先跟大家说明一点，我们做 IT 类的外包开发，是非标品开发，所以很有可能在开发过程中会有这样那样的需求修改，而这种需求修改很容易造成扯皮，进而影响到费用支付，甚至出现做完了项目收不到钱的情况。 那么，怎么保证自己的薪酬安全呢？ 我们在开工前，一定要做好一些证据方面的准备（也就是“讨薪”的理论依据），这其中最重要的就是需求文档和验收标准。一定要让需求方提供这两个文档资料作为开发的基础。之后开发...

网页实现一个简单的音乐播放器（大佬别看。(⊙﹏⊙)）

今天闲着无事，就想写点东西。然后听了下歌，就打算写个播放器。 于是乎用h5 audio的加上js简单的播放器完工了。 演示地点演示 html代码如下` music 这个年纪 七月的风 音乐 ` 然后就是css`*{ margin: 0; padding: 0; text-decoration: none; list-...

Python十大装B语法

Python 是一种代表简单思想的语言，其语法相对简单，很容易上手。不过，如果就此小视 Python 语法的精妙和深邃，那就大错特错了。本文精心筛选了最能展现 Python 语法之精妙的十个知识点，并附上详细的实例代码。如能在实战中融会贯通、灵活使用，必将使代码更为精炼、高效，同时也会极大提升代码B格，使之看上去更老练，读起来更优雅。

数据库优化 - SQL优化

以实际SQL入手，带你一步一步走上SQL优化之路！

通俗易懂地给女朋友讲：线程池的内部原理

餐盘在灯光的照耀下格外晶莹洁白，女朋友拿起红酒杯轻轻地抿了一小口，对我说：“经常听你说线程池，到底线程池到底是个什么原理？”

经典算法（5）杨辉三角

杨辉三角 是经典算法，这篇博客对它的算法思想进行了讲解，并有完整的代码实现。

使用 Docker 部署 Spring Boot 项目

Docker 技术发展为微服务落地提供了更加便利的环境，使用 Docker 部署 Spring Boot 其实非常简单，这篇文章我们就来简单学习下。首先构建一个简单的 S...

英特尔不为人知的 B 面

从 PC 时代至今，众人只知在 CPU、GPU、XPU、制程、工艺等战场中，英特尔在与同行硬件芯片制造商们的竞争中杀出重围，且在不断的成长进化中，成为全球知名的半导体公司。殊不知，在「刚硬」的背后，英特尔「柔性」的软件早已经做到了全方位的支持与支撑，并持续发挥独特的生态价值，推动产业合作共赢。 而对于这一不知人知的 B 面，很多人将其称之为英特尔隐形的翅膀，虽低调，但是影响力却不容小觑。 那么，在...

面试官：你连RESTful都不知道我怎么敢要你？

干货，2019 RESTful最贱实践

刷了几千道算法题，这些我私藏的刷题网站都在这里了！

遥想当年，机缘巧合入了 ACM 的坑，周边巨擘林立，从此过上了"天天被虐似死狗"的生活… 然而我是谁，我可是死狗中的战斗鸡，智力不够那刷题来凑，开始了夜以继日哼哧哼哧刷题的日子，从此"读题与提交齐飞， AC 与 WA 一色 "，我惊喜的发现被题虐既刺激又有快感，那一刻我泪流满面。这么好的事儿作为一个正直的人绝不能自己独享，经过激烈的颅内斗争，我决定把我私藏的十几个 T 的，阿不，十几个刷题网...

白话阿里巴巴Java开发手册高级篇

不久前，阿里巴巴发布了《阿里巴巴Java开发手册》，总结了阿里巴巴内部实际项目开发过程中开发人员应该遵守的研发流程规范，这些流程规范在一定程度上能够保证最终的项目交付质量，通过在时间中总结模式，并推广给广大开发人员，来避免研发人员在实践中容易犯的错误，确保最终在大规模协作的项目中达成既定目标。 无独有偶，笔者去年在公司里负责升级和制定研发流程、设计模板、设计标准、代码标准等规范，并在实际工作中进行...

SQL-小白最佳入门sql查询一

不要偷偷的查询我的个人资料，即使你再喜欢我，也不要这样，真的不好；

redis分布式锁，面试官请随便问，我都会

文章有点长并且绕，先来个图片缓冲下！ 前言 现在的业务场景越来越复杂，使用的架构也就越来越复杂，分布式、高并发已经是业务要求的常态。像腾讯系的不少服务，还有CDN优化、异地多备份等处理。 说到分布式，就必然涉及到分布式锁的概念，如何保证不同机器不同线程的分布式锁同步呢？ 实现要点 互斥性，同一时刻，智能有一个客户端持有锁。 防止死锁发生，如果持有锁的客户端崩溃没有主动释放锁，也要保证锁可以正常释...

项目中的if else太多了，该怎么重构？

介绍 最近跟着公司的大佬开发了一款IM系统，类似QQ和微信哈，就是聊天软件。我们有一部分业务逻辑是这样的 if (msgType = "文本") { // dosomething } else if(msgType = "图片") { // doshomething } else if(msgType = "视频") { // doshomething } else { // doshom...

Nginx 原理和架构

Nginx 是一个免费的，开源的，高性能的 HTTP 服务器和反向代理，以及 IMAP / POP3 代理服务器。Nginx 以其高性能，稳定性，丰富的功能，简单的配置和低资源消耗而闻名。 Nginx 的整体架构 Nginx 里有一个 master 进程和多个 worker 进程。master 进程并不处理网络请求，主要负责调度工作进程：加载配置、启动工作进程及非停升级。worker 进程负责处...

“狗屁不通文章生成器”登顶GitHub热榜，分分钟写出万字形式主义大作

一、垃圾文字生成器介绍 最近在浏览GitHub的时候，发现了这样一个骨骼清奇的雷人项目，而且热度还特别高。 项目中文名：狗屁不通文章生成器 项目英文名：BullshitGenerator 根据作者的介绍，他是偶尔需要一些中文文字用于GUI开发时测试文本渲染，因此开发了这个废话生成器。但由于生成的废话实在是太过富于哲理，所以最近已经被小伙伴们给玩坏了。 他的文风可能是这样的： 你发现，...

程序员：我终于知道post和get的区别

是一个老生常谈的话题，然而随着不断的学习，对于以前的认识有很多误区，所以还是需要不断地总结的，学而时习之，不亦说乎

《程序人生》系列-这个程序员只用了20行代码就拿了冠军

你知道的越多，你不知道的越多 点赞再看，养成习惯GitHub上已经开源https://github.com/JavaFamily，有一线大厂面试点脑图，欢迎Star和完善 前言 这一期不算《吊打面试官》系列的，所有没前言我直接开始。 絮叨 本来应该是没有这期的，看过我上期的小伙伴应该是知道的嘛，双十一比较忙嘛，要值班又要去帮忙拍摄年会的视频素材，还得搞个程序员一天的Vlog，还要写BU...

加快推动区块链技术和产业创新发展，2019可信区块链峰会在京召开

11月8日，由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会、中国互联网协会、可信区块链推进计划联合主办，科技行者协办的2019可信区块链峰会将在北京悠唐皇冠假日酒店开幕。 　　区块链技术被认为是继蒸汽机、电力、互联网之后，下一代颠覆性的核心技术。如果说蒸汽机释放了人类的生产力，电力解决了人类基本的生活需求，互联网彻底改变了信息传递的方式，区块链作为构造信任的技术有重要的价值。 　　1...

Java世界最常用的工具类库

Apache Commons Apache Commons有很多子项目 Google Guava 参考博客

程序员把地府后台管理系统做出来了，还有3.0版本！12月7号最新消息：已在开发中有github地址

第一幕：缘起 听说阎王爷要做个生死簿后台管理系统，我们派去了一个程序员…… 996程序员做的梦： 第一场：团队招募 为了应对地府管理危机，阎王打算找“人”开发一套地府后台管理系统，于是就在地府总经办群中发了项目需求。 话说还是中国电信的信号好，地府都是满格，哈哈！！！ 经常会有外行朋友问：看某网站做的不错，功能也简单，你帮忙做一下？ 而这次，面对这样的需求，这个程序员...

网易云6亿用户音乐推荐算法

网易云音乐是音乐爱好者的集聚地，云音乐推荐系统致力于通过 AI 算法的落地，实现用户千人千面的个性化推荐，为用户带来不一样的听歌体验。 本次分享重点介绍 AI 算法在音乐推荐中的应用实践，以及在算法落地过程中遇到的挑战和解决方案。 将从如下两个部分展开： AI算法在音乐推荐中的应用 音乐场景下的 AI 思考 从 2013 年 4 月正式上线至今，网易云音乐平台持续提供着：乐屏社区、UGC...

【技巧总结】位运算装逼指南

位算法的效率有多快我就不说，不信你可以去用 10 亿个数据模拟一下，今天给大家讲一讲位运算的一些经典例子。不过，最重要的不是看懂了这些例子就好，而是要在以后多去运用位运算这些技巧，当然，采用位运算，也是可以装逼的，不信，你往下看。我会从最简单的讲起，一道比一道难度递增，不过居然是讲技巧，那么也不会太难，相信你分分钟看懂。 判断奇偶数 判断一个数是基于还是偶数，相信很多人都做过，一般的做法的代码如下...

为什么要学数据结构？

一、前言 在可视化化程序设计的今天，借助于集成开发环境可以很快地生成程序，程序设计不再是计算机专业人员的专利。很多人认为，只要掌握几种开发工具就可以成为编程高手，其实，这是一种误解。要想成为一个专业的开发人员，至少需要以下三个条件： 1) 能够熟练地选择和设计各种数据结构和算法 2) 至少要能够熟练地掌握一门程序设计语言 3) 熟知所涉及的相关应用领域的知识 其中，后两个条件比较容易实现，而第一个...

Android 9.0 init 启动流程

阅读五分钟，每日十点，和您一起终身学习，这里是程序员Android本篇文章主要介绍Android开发中的部分知识点，通过阅读本篇文章，您将收获以下内容:一、启动流程概述一、 启动流程概述Android启动流程跟Linux启动类似，大致分为如下五个阶段。1.开机上电，加载固化的ROM。2.加载BootLoader，拉起Android OS。3.加载Uboot，初始外设，引导Kernel启动等。...

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