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查询Tags标签： 成分，共有 11条记录-
JVM内存模型、JVM主要组成成分
JVM内存模型JVM主要组成成分
2022/5/3 7:16:52 人评论 次浏览 -
主成分分析详解和应用（python/R）
注：可直接看方法解析和应用部分，其余部分为笔者的推导详解。 目录 方法解析 python实现 数据模拟 数据标准化 求协方差矩阵及特征值和特征向量正交矩阵 修剪得到累积贡献率超过85%的特征值向量和特征向量矩阵 修剪后的特征向量与原始数据相乘得到降维后的数据 完整代码 …
2022/1/15 17:08:21 人评论 次浏览 -
主成分分析详解和应用（python/R）
注：可直接看方法解析和应用部分，其余部分为笔者的推导详解。 目录 方法解析 python实现 数据模拟 数据标准化 求协方差矩阵及特征值和特征向量正交矩阵 修剪得到累积贡献率超过85%的特征值向量和特征向量矩阵 修剪后的特征向量与原始数据相乘得到降维后的数据 完整代码 …
2022/1/15 17:08:21 人评论 次浏览 -
Pyhon在振动信号处理中的高级应用（六）：主分量分析（PCA）噪声压缩
文章目录一、概述 二、算法原理 三、python实现 四、Tips一、概述主成分分析，是考察多个变量间相关性一种多元统计方法，研究如何通过少数几个主成分来揭示多个变量间的内部结构，即从原始变量中导出少数几个主成分，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此间互不相…
2022/1/8 23:06:28 人评论 次浏览 -
Pyhon在振动信号处理中的高级应用（六）：主分量分析（PCA）噪声压缩
文章目录一、概述 二、算法原理 三、python实现 四、Tips一、概述主成分分析，是考察多个变量间相关性一种多元统计方法，研究如何通过少数几个主成分来揭示多个变量间的内部结构，即从原始变量中导出少数几个主成分，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此间互不相…
2022/1/8 23:06:28 人评论 次浏览 -
主成分分析（PCA）及其可视化——python
可以看看这个哦python入门：Anaconda和Jupyter notebook的安装与使用_菜菜笨小孩的博客-CSDN博客 如果你学会了python 可以看看matlab的哦 主成分分析（PCA）及其可视化——matlab_菜菜笨小孩的博客-CSDN博客 文章目录 一、主成分分析的原理 二、主成分分析步骤 1.主成分分…
2021/11/17 20:42:15 人评论 次浏览 -
主成分分析（PCA）及其可视化——python
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2021/11/17 20:42:15 人评论 次浏览 -
拓端tecdat|Python用稀疏、高斯随机投影和主成分分析PCA对MNIST手写数字数据进行降维可视化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23599 原文出处：拓端数据部落公众号 降维是在我们处理包含过多特征数据的大型数据集时使用的，提高计算速度，减少模型大小，并以更好的方式将巨大的数据集可视化。这种方法的目的是保留最重要的数据，同时删除大部分的特征数据。 在这…
2021/8/28 12:36:09 人评论 次浏览 -
拓端tecdat|Python用稀疏、高斯随机投影和主成分分析PCA对MNIST手写数字数据进行降维可视化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23599 原文出处：拓端数据部落公众号 降维是在我们处理包含过多特征数据的大型数据集时使用的，提高计算速度，减少模型大小，并以更好的方式将巨大的数据集可视化。这种方法的目的是保留最重要的数据，同时删除大部分的特征数据。 在这…
2021/8/28 12:36:09 人评论 次浏览 -
ICA独立成分分析个人理解
隐含变量模型x：观测信号，A：混合矩阵，s：独立成分、源信号、隐含变量 [模型假设]1， si之间是统计独立的(s1的取值对s2的取值没有提供信息，互不干连；不相关指不存在线性关系，不排除存在其他关系)；2， si服从非高斯分布； 3， 混合矩阵可逆 D(x)=E[x-E(x)]2 多个独立…
2021/8/6 23:06:26 人评论 次浏览 -
ICA独立成分分析个人理解
隐含变量模型x：观测信号，A：混合矩阵，s：独立成分、源信号、隐含变量 [模型假设]1， si之间是统计独立的(s1的取值对s2的取值没有提供信息，互不干连；不相关指不存在线性关系，不排除存在其他关系)；2， si服从非高斯分布； 3， 混合矩阵可逆 D(x)=E[x-E(x)]2 多个独立…
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