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
PCA(主成分分析)是一种广泛应用于数据分析和机器学习领域的预处理技术,它的主要目标是将高维数据转换为低维空间,同时保持数据集中
不同部位脑梗死导致相应部位的功能改变,功能与解剖结构有一定的对应关系。通过特定的临床表现及功能损害可以初步推测梗死部位,先来看一张脑动脉供血区域图↓ 一张图读懂脑动脉供血区域 红色——ACA:大脑前动脉; 黄色——MCA:大脑中动脉; 绿色——PCA:大脑后动脉 蓝色——PICA...
1function [newX,T,meanValue] =pca_row(X,CRate)2%每行是一个样本3%newX 降维后的新矩阵4%T 变换矩阵5%meanValue X每列均值构成的矩阵,用于将降维后的矩阵newX恢复成X6%CRate 贡献率7%计算中心化样本矩阵8meanValue=ones(size(X,1),1)*mean(X);9X=X-meanValue;%每个维度减去该维度的均值10C=X'*X...
PCA算法 C语言环境_c语言pca算法代码,pca c语言-C文档类资源 Sh**ng上传19.93 KB文件格式cpca c代码pca 由于主成分分析方法 挺有用 可以试一下 (0)踩踩(0) 所需:5积分
PCA技术 一、适应证 ①重度癌痛(疼痛数字评价量表评分>6 分)患者阿片类药物剂量的快速滴定; ②难治性癌痛患者疼痛的维持治疗; ③爆发痛的有效控制。 二、禁忌证 ①绝对禁忌证:1)昏迷或意识障碍;2)认知功能障碍,无法正确理解和使用 ...
PCA降维 让你一看就懂的PCA降维工程 可运行 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 Screenshot_20240413_205404.jpg 2025-03-30 11:43:11 积分:1 Screenshot_20240415_090305.jpg 2025-03-30 11:35:42 积分:1 Screenshot_20240415_201428.jpg 2025-03-30 10:55:00 积分:1 ...
PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维。网上关于PCA的文章有很多,但是大多数只描述了PCA的分析过程,而没有讲述其中的原理。这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理,帮助读者了解PCA的...
主成分分析(PCA)和K-Means聚类是两种常用的机器学习技术,在数据预处理和无监督学习中尤其有用。PCA是一种降维技术,能够通过减少数据集的特征数目来简化数据集,同时保留大部分变异性。K-Means是一种聚类算法,能够将数据分成几个不相交的群组或“簇”。
组间不可区分性:PCA显示三组(HC、C肽阳性/阴性T1D)完全重叠,无显著分离趋势(解释方差<5%)。 未校正差异标志物: T1D vs HC:ENPP5显著降低,而C1QA、IDS等5种标志物升高(如IDS可能与糖尿病肾病相关)。 C肽阳性 vs 阴性:FASLG(凋亡通路关键分子)、IFNG(Th1效应因子)等7种标志物在阴性组升高,仅VEGFD在阳性...