下面是一个简单的C语言实现示例,假设我们有一个包含n个样本、m个特征的数据集,我们希望对其进行PCA降维到k个主成分: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> // 计算向量的点积 double dot_product(double *a, double *b, int n) { double sum = 0; for (int i = 0; i < ...
1实验原理 PCA是寻求方差最大的投影方向对原始数据进行变换,得到一组相互之间不相关的新特征。投影方向可取样本数据协方差矩阵的特征向量,各特征向量的重要程度利用其对应的特征值来衡量。 变换矩阵W由样本协方差矩阵的特征向量构成。可更改构成变换矩阵的向量个数,从而得到不同数量的特征,实现特征降维。 2实验内容 利...
X_test_std = sc.fit_transform(X_test) pca = PCA(n_components=2) lr = LogisticRegression() X_train_pca = pca.fit_transform(X_train_std) X_test_pca = pca.fit_transform(X_test_std) lr.fit(X_train_pca, y_train) plot_decision_regions(X_train_pca, y_train, classifier=lr) plt.x...
图像预处理:对图像进行预处理,包括灰度化、直方图均衡化、人脸检测等操作。可以使用常见的图像处理库,如OpenCV来实现。 特征提取:从预处理后的图像中提取人脸特征。常用的特征提取方法包括主成分分析(PCA)、局部二值模式(LBP)等。 特征匹配:将提取到的人脸特征与已有数据集中的特征进行比对匹配,判断是否为同一人脸。可...
基于iris莺尾花数据集(PCA处理+三维散点图可视化)利用kNN算法实现分类预测 设计思路 输出结果 (149, 5) 5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa 0 4.9 3.0 1.4 0.2 Iris-setosa 1 4.7 3.2 1.3 0.2 Iris-setosa 2 4.6 3.1 1.5 0.2 Iris-setosa 3 5.0 3.6 1.4 0.2 Iris-setosa ...
PCA(主成分分析)算法,主要用于数据降维,保留了数据集中对方差贡献最大的若干个特征来达到简化数据集的目的。 实现数据降维的步骤: 1、将原始数据中的每一个样本用向量表示,把所有样本组合起来构成一个矩阵,通常需对样本矩阵进行处理,得到中性化样本矩阵
PCA算法Python实现 1#-*- coding: UTF-8 -*-2fromnumpyimport*3importnumpy4defpca(X,CRate):5#矩阵X每行是一个样本6#对样本矩阵进行中心化样本矩阵7meanValue=mean(X,axis=0)#计算每列均值8X=X-meanValue#每个维度元素减去对应维度均值9#协方差矩阵10C=cov(X,rowvar=0)11#特征值,特征向量12eigvalue,...
\n"); break; default: printf("sorry,no this type car\n"); } return pCar; } //在main函数中调用factory_new_car函数,并处理返回的指针:Car* car int main() { Car* car = factory_new_car(1); // 假设你想创建一个类型为1的汽车 if (car != NULL) { // 使用car指针进行操作,例如打印...
高速pca脉冲发送,有详细注释,C代码编写 上传者:wu502277697时间:2012-05-12 用PCA实现16位PWM 本资料是用C8051F005 实现用PCA计数器输出可调PWM 上传者:arm_bird时间:2009-08-29 c8051f04x单片机PCA(可编程计数器阵列)UART0的波特率检测.zip c8051f04x单片机PCA(可编程计数器阵列)UART0的波特率检测 ...
2)如果样本数量少但是样本特征非常多,在拟合决策树模型前,推荐先做维度规约,比如主成分分析(PCA),特征选择(Losso)或者独立成分分析(ICA)。这样特征的维度会大大减小。再来拟合决策树模型效果会好。 3)推荐多用决策树的可视化(下节会讲),同时先限制决策树的深度(比如最多3层),这样可以先观察下生成的决策树里数据...