PCA是一种线性组合方法,它能在尽可能好的代表原始数据的前提下,能过线性变换将高维空间的样本数据投影到低维空间,因其计算简单且便于分析而应用广泛。 表面缺陷检测特征 ICA的主要任务是给定一个维特征向量,确定一个×的变换矩阵(分离矩阵),使得变换后的向量的各分量满足互相统计独立的特性。ICA方法的关键是如何快速...
ICA是Instrument compressed air，仪表压缩空气，除了油分、露点、悬浮粒子外，没有微生物的要求；PCA是P...
ICA (Independent Component Analysis):独立成分分析。 无监督学习,各个分量之间相互独立,利用数据的高阶统计信息而不是二阶信息得到用于信号分离的独立子空间。 DF (Diffusion maps):扩散映射。是一种非线性降维方法。 ICA和DF的原理及与PCA的区别参考:Trajectory inference analysis of scRNA-seq data...
del(关键字) 根据索引删除列表元素，但没有返回值 pop(方法) 根据索引弹出列表元素，并返回该元素，同...