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 ？

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？

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？

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"); }

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 } ``` ```

终于明白阿里百度这样的大公司，为什么面试经常拿ThreadLocal考验求职者了

点击上面↑「爱开发」关注我们每晚10点，捕获技术思考和创业资源洞察什么是ThreadLocalThreadLocal是一个本地线程副本变量工具类，各个线程都拥有一份线程私有的数

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...

《奇巧淫技》系列-python！！每天早上八点自动发送天气预报邮件到QQ邮箱

此博客仅为我业余记录文章所用，发布到此，仅供网友阅读参考，如有侵权，请通知我，我会删掉。 补充 有不少读者留言说本文章没有用，因为天气预报直接打开手机就可以收到了，为何要多此一举发送到邮箱呢！！！那我在这里只能说：因为你没用，所以你没用！！！ 这里主要介绍的是思路，不是天气预报！不是天气预报！！不是天气预报！！！天气预报只是用于举例。请各位不要再刚了！！！ 下面是我会用到的两个场景： 每日下

死磕YOLO系列，YOLOv1 的大脑、躯干和手脚

YOLO 是我非常喜欢的目标检测算法，堪称工业级的目标检测，能够达到实时的要求，它帮我解决了许多实际问题。 这就是 YOLO 的目标检测效果。它定位了图像中物体的位置，当然，也能预测物体的类别。 之前我有写博文介绍过它，但是每次重新读它的论文，我都有新的收获，为此我准备写一个系列的文章来详尽分析它。这是第一篇，从它的起始 YOLOv1 讲起。 YOLOv1 的论文地址：https://www.c...

知乎高赞：中国有什么拿得出手的开源软件产品？(整理自本人原创回答)

知乎高赞：中国有什么拿得出手的开源软件产品？ 在知乎上，有个问题问“中国有什么拿得出手的开源软件产品（在 GitHub 等社区受欢迎度较好的）？” 事实上，还不少呢~ 本人于2019.7.6进行了较为全面的回答，对这些受欢迎的 Github 开源项目分类整理如下： 分布式计算、云平台相关工具类 1.SkyWalking，作者吴晟、刘浩杨 等等 仓库地址: apache/skywalking 更...

20行Python代码爬取王者荣耀全英雄皮肤

引言 王者荣耀大家都玩过吧，没玩过的也应该听说过，作为时下最火的手机MOBA游戏，咳咳，好像跑题了。我们今天的重点是爬取王者荣耀所有英雄的所有皮肤，而且仅仅使用20行Python代码即可完成。 准备工作 爬取皮肤本身并不难，难点在于分析，我们首先得得到皮肤图片的url地址，话不多说，我们马上来到王者荣耀的官网： 我们点击英雄资料，然后随意地选择一位英雄，接着F12打开调试台，找到英雄原皮肤的图片...

简明易理解的@SpringBootApplication注解源码解析（包含面试提问）

欢迎关注文章系列 ，关注我 《提升能力，涨薪可待》 《面试知识，工作可待》 《实战演练，拒绝996》 欢迎关注我博客，原创技术文章第一时间推出 也欢迎关注公 众 号【Ccww笔记】，同时推出 如果此文对你有帮助、喜欢的话，那就点个赞呗，点个关注呗！ 《提升能力，涨薪可待篇》- @SpringBootApplication注解源码解析 一、@SpringBootApplication 的作用是什...

西游记团队中如果需要裁掉一个人，会先裁掉谁？

2019年互联网寒冬，大批企业开始裁员，下图是网上流传的一张截图： 裁员不可避免，那如何才能做到不管大环境如何变化，自身不受影响呢？ 我们先来看一个有意思的故事，如果西游记取经团队需要裁员一名，会裁掉谁呢，为什么？ 西游记团队组成： 1.唐僧 作为团队teamleader，有很坚韧的品性和极高的原则性，不达目的不罢休，遇到任何问题，都没有退缩过，又很得上司支持和赏识(直接得到唐太宗的任命，既给袈...

Python语言高频重点汇总

Python语言高频重点汇总 GitHub面试宝典仓库 回到首页 目录： Python语言高频重点汇总 目录： 1. 函数-传参 2. 元类 3. @staticmethod和@classmethod两个装饰器 4. 类属性和实例属性 5. Python的自省 6. 列表、集合、字典推导式 7. Python中单下划线和双下划线 8. 格式化字符串中的%和format 9. 迭代器和生成器 10...

究竟你适不适合买Mac？

我清晰的记得，刚买的macbook pro回到家，开机后第一件事情，就是上了淘宝网，花了500元钱，找了一个上门维修电脑的师傅，上门给我装了一个windows系统。。。。。。 表砍我。。。 当时买mac的初衷，只是想要个固态硬盘的笔记本，用来运行一些复杂的扑克软件。而看了当时所有的SSD笔记本后，最终决定，还是买个好（xiong）看（da）的。 已经有好几个朋友问我mba怎么样了，所以今天尽量客观

程序员一般通过什么途径接私活？

二哥，你好，我想知道一般程序猿都如何接私活，我也想接，能告诉我一些方法吗？ 上面是一个读者“烦不烦”问我的一个问题。其实不止是“烦不烦”，还有很多读者问过我类似这样的问题。 我接的私活不算多，挣到的钱也没有多少，加起来不到 20W。说实话，这个数目说出来我是有点心虚的，毕竟太少了，大家轻喷。但我想，恰好配得上“一般程序员”这个称号啊。毕竟苍蝇再小也是肉，我也算是有经验的人了。 唾弃接私活、做外

ES6基础-ES6的扩展

进行对字符串扩展，正则扩展，数值扩展，函数扩展，对象扩展，数组扩展。 开发环境准备： 编辑器（VS Code, Atom，Sublime）或者IDE（Webstorm） 浏览器最新的Chrome 字符串的扩展： 模板字符串，部分新的方法，新的unicode表示和遍历方法： 部分新的字符串方法 padStart，padEnd，repeat，startsWith，endsWith，includes 字...

Python爬虫爬取淘宝，京东商品信息

小编是一个理科生，不善长说一些废话。简单介绍下原理然后直接上代码。 使用的工具（Python+pycharm2019.3+selenium+xpath+chromedriver）其中要使用pycharm也可以私聊我selenium是一个框架可以通过pip下载 pip install selenium -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 

阿里程序员写了一个新手都写不出的低级bug，被骂惨了。

你知道的越多，你不知道的越多 点赞再看，养成习惯 本文 GitHub https://github.com/JavaFamily 已收录，有一线大厂面试点思维导图，也整理了很多我的文档，欢迎Star和完善，大家面试可以参照考点复习，希望我们一起有点东西。 前前言 为啥今天有个前前言呢？ 因为你们的丙丙啊，昨天有牌面了哟，直接被微信官方推荐，知乎推荐，也就仅仅是还行吧（心里乐开花）

Java工作4年来应聘要16K最后没要,细节如下。。。

前奏： 今天2B哥和大家分享一位前几天面试的一位应聘者，工作4年26岁，统招本科。 以下就是他的简历和面试情况。 基本情况： 专业技能： 1、&nbsp;熟悉Sping了解SpringMVC、SpringBoot、Mybatis等框架、了解SpringCloud微服务 2、&nbsp;熟悉常用项目管理工具：SVN、GIT、MAVEN、Jenkins 3、&nbsp;熟悉Nginx、tomca

Python爬虫精简步骤1 获取数据

爬虫的工作分为四步： 1.获取数据。爬虫程序会根据我们提供的网址，向服务器发起请求，然后返回数据。 2.解析数据。爬虫程序会把服务器返回的数据解析成我们能读懂的格式。 3.提取数据。爬虫程序再从中提取出我们需要的数据。 4.储存数据。爬虫程序把这些有用的数据保存起来，便于你日后的使用和分析。 这一篇的内容就是：获取数据。 首先，我们将会利用一个强大的库——requests来获取数据。 在电脑上安装

作为一个程序员，CPU的这些硬核知识你必须会！

CPU对每个程序员来说，是个既熟悉又陌生的东西？ 如果你只知道CPU是中央处理器的话，那可能对你并没有什么用，那么作为程序员的我们，必须要搞懂的就是CPU这家伙是如何运行的，尤其要搞懂它里面的寄存器是怎么一回事，因为这将让你从底层明白程序的运行机制。 随我一起，来好好认识下CPU这货吧 把CPU掰开来看 对于CPU来说，我们首先就要搞明白它是怎么回事，也就是它的内部构造，当然，CPU那么牛的一个东

破14亿，Python分析我国存在哪些人口危机！

2020年1月17日，国家统计局发布了2019年国民经济报告，报告中指出我国人口突破14亿。 猪哥的朋友圈被14亿人口刷屏，但是很多人并没有看到我国复杂的人口问题：老龄化、男女比例失衡、生育率下降、人口红利下降等。 今天我们就来分析一下我们国家的人口数据吧！ 更多有趣分析教程，扫描下方二维码关注vx公号「裸睡的猪」 即可查看！ 一、背景 1.人口突破14亿 2020年1月17日，国家统计局发布

web前端javascript+jquery知识点总结

Javascript javascript 在前端网页中占有非常重要的地位，可以用于验证表单，制作特效等功能，它是一种描述语言，也是一种基于对象（Object）和事件驱动并具有安全性的脚本语言 ，语法同java类似，是一种解释性语言，边执行边解释。 JavaScript的组成： ECMAScipt 用于描述: 语法，变量和数据类型，运算符，逻辑控制语句，关键字保留字，对象。 浏览器对象模型（Br

Qt实践录：开篇

本系列文章介绍笔者的Qt实践之路。

在家远程办公效率低？那你一定要收好这个「在家办公」神器！

相信大家都已经收到国务院延长春节假期的消息，接下来，在家远程办公可能将会持续一段时间。 但是问题来了。远程办公不是人在电脑前就当坐班了，相反，对于沟通效率，文件协作，以及信息安全都有着极高的要求。有着非常多的挑战，比如： 1在异地互相不见面的会议上，如何提高沟通效率？ 2文件之间的来往反馈如何做到及时性？如何保证信息安全？ 3如何规划安排每天工作，以及如何进行成果验收？ ......

作为一个程序员，内存和磁盘的这些事情，你不得不知道啊！！！

截止目前，我已经分享了如下几篇文章： 一个程序在计算机中是如何运行的？超级干货！！！ 作为一个程序员，CPU的这些硬核知识你必须会！ 作为一个程序员，内存的这些硬核知识你必须懂！ 这些知识可以说是我们之前都不太重视的基础知识，可能大家在上大学的时候都学习过了，但是嘞，当时由于老师讲解的没那么有趣，又加上这些知识本身就比较枯燥，所以嘞，大家当初几乎等于没学。 再说啦，学习这些，也看不出来有什么用啊！

这个世界上人真的分三六九等，你信吗？

偶然间，在知乎上看到一个问题 一时间，勾起了我深深的回忆。 以前在厂里打过两次工，做过家教，干过辅导班，做过中介。零下几度的晚上，贴过广告，满脸、满手地长冻疮。   再回首那段岁月，虽然苦，但让我学会了坚持和忍耐。让我明白了，在这个世界上，无论环境多么的恶劣，只要心存希望，星星之火，亦可燎原。   下文是原回答，希望能对你能有所启发。   如果我说，这个世界上人真的分三六九等，

为什么听过很多道理，依然过不好这一生?

记录学习笔记是一个重要的习惯，不希望学习过的东西成为过眼云烟。做总结的同时也是一次复盘思考的过程。 本文是根据阅读得到 App上《万维钢·精英日课》部分文章后所做的一点笔记和思考。学习是一个系统的过程，思维模型的建立需要相对完整的学习和思考过程。以下观点是在碎片化阅读后总结的一点心得总结。

B 站上有哪些很好的学习资源?

哇说起B站，在小九眼里就是宝藏般的存在，放年假宅在家时一天刷6、7个小时不在话下，更别提今年的跨年晚会，我简直是跪着看完的！！ 最早大家聚在在B站是为了追番，再后来我在上面刷欧美新歌和漂亮小姐姐的舞蹈视频，最近两年我和周围的朋友们已经把B站当作学习教室了，而且学习成本还免费，真是个励志的好平台ヽ(.◕ฺˇд ˇ◕ฺ;)ﾉ 下面我们就来盘点一下B站上优质的学习资源： 综合类 Oeasy： 综合

雷火神山直播超两亿，Web播放器事件监听是怎么实现的？

Web播放器解决了在手机浏览器和PC浏览器上播放音视频数据的问题，让视音频内容可以不依赖用户安装App，就能进行播放以及在社交平台进行传播。在视频业务大数据平台中，播放数据的统计分析非常重要，所以Web播放器在使用过程中，需要对其内部的数据进行收集并上报至服务端，此时，就需要对发生在其内部的一些播放行为进行事件监听。 那么Web播放器事件监听是怎么实现的呢？ 01 监听事件明细表 名

3万字总结，Mysql优化之精髓

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作为程序员的我，大学四年一直自学，全靠这些实用工具和学习网站！

我本人因为高中沉迷于爱情，导致学业荒废，后来高考，毫无疑问进入了一所普普通通的大学，实在惭愧...... 我又是那么好强，现在学历不行，没办法改变的事情了，所以，进入大学开始，我就下定决心，一定要让自己掌握更多的技能，尤其选择了计算机这个行业，一定要多学习技术。 在进入大学学习不久后，我就认清了一个现实：我这个大学的整体教学质量和学习风气，真的一言难尽，懂的人自然知道怎么回事？ 怎么办？我该如何更好的提升

前端JS初级面试题二 (｡•ˇ‸ˇ•｡)老铁们！快来瞧瞧自己都会了么

1. 传统事件绑定和符合W3C标准的事件绑定有什么区别？ 传统事件绑定 &lt;div onclick=""&gt;123&lt;/div&gt; div1.onclick = function(){}; &lt;button onmouseover=""&gt;&lt;/button&gt; 注意： 如果给同一个元素绑定了两次或多次相同类型的事件，那么后面的绑定会覆盖前面的绑定 （不支持DOM事...

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