y = y_category.codesprint(y)print(y.shape)print(type(y[0]))n_components =2#为了绘图方便,将PCA的主成分设为2pca = PCA(n_components=n_components)#PCA主成分分析X_pca = pca.fit_transform(X)#数据标准化show_ellipse(X_pca, y, pca) 产生
PCA是一种数据降维方法，主要通过协方差矩阵、特征值和特征向量来选取主成分，实现数据降维。▍ 遗传学中的应用 PCA图在多个领域具有广泛的应用价值，其中之一便是观察样本间的遗传关系。通过PCA图，我们可以清晰地看到样本的分布情况，从而判断出哪些样本在遗传上可能具有相似性。此外，如果样本按不同群体（例如不同地...
一般来说,研究中涉及一个变量,两个变量以及三个变量时,可以分别绘制成一维,二维,和三维空间图来展示结果。 然而,涉及到多个变量时,结果过于复杂,无法准确的展示。 这时,用到PCA分析的关键一步,降维。 简单来说,通过减少数据中的变量来化简数据;这里的减少指标,并不是随意加减,而是用复杂的数理知识,得到几个“综...
PCA是最重要的降维方法之一,在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。 2D示例 首先,只考虑两个维度的数据集,比如高度和重量。这个数据集可以绘制成平面上的点。但如果想要整理出变量,PCA会找到一个新的坐标系,其中每个点都有一个新的(x,y)值。坐标轴实际上没有任何物理意义。它们是高度和重量的...
PCA9685_原理图
1133445566DDCCBBAAVDD8SDA7SCL6OE3A54EXTCLK5A01A1A3A34GND14PWM06PWM17PWM8PWM39PWM410PWM511PWM61PWM713PWM815PWM916PWM1017PWM1118PWM119PWM130PWM141PWM15A45U1PCA9685R4AR4BR4CR4DR8AR8BR8CR8DR9AR9BR9CR9DR10AR10BR10CR10D13P1Header3PWM0PWM1PWMPWM3PWM4PWM5PWM6PWM
STM32驱动PCA9685控制多路舵机电路原理图
1、stm32驱动pca9685控制多路舵机电路原理图 pca9685舵机掌握器,有stm32驱动,实现多路舵机掌握 1 2 3 4 nlstm32 stm32电路12 cou1 u1piu1012 vssa nl晶振电路13 vdda piu1013 vdd_4 vdd_3 vdd_2 vdd_1 vbat 19 64 piu1064 48 piu1048 32 piu1032piu1019 piu101 nljtag jtag接口 nl舵机掌握器 cou3...
P2020RDB-PCA C Friday,July15,2011 COVERPAGE ShanghaiTeam ShanghaiTeam 121 ___X___ DrawingTitle: SizeDocumentNumberRev Date:Sheetof PageTitle: Designer: Drawnby: Approved: Networking&MultimediaGroup 6501WilliamCannonDriveWest Austin,TX78735-8598 ThisdocumentcontainsinformationproprietarytoFreescaleSemicond...
原理图-P2020RDB-PCA