#include <algorithm> #include <cmath> #include <memory> #include <fstream> #include "common.hpp" namespace ANN { template<typename T> int PCA<T>::load_data(const std::vector<std::vector<T>>& data, const std::vector<T>& labels) { this->samples_num = data.size(); this->features...
内循环的第一步簇分配就是在通过选择样本 x^{(i)} 所属的簇,即选择 c^{(i)} 来最小化代价函数,我们将每个点分配给它们最靠近的聚类中心,这样就可以使这些点到它们所属的聚类中心的距离最短;内循环第二步就是通过移动聚类中心选择 \mu 值来最小化代价函数——样本点所属簇确定下来后,这个簇的聚类中心...
code5:接触敌方或发现目标/传送战斗记录code15:遭到敌方攻击code18:全员就战斗位置/继续执行作战code23:到达现场/开始进行作战code31:向系统申请指示code31A:申请指示(轻微损伤、较轻程度袭击用)code31C:申请指示(严重损伤、队友出现伤亡用)code44:请系统提供目标情报code78:申请支援code78E:特殊支援申请,威胁等级E(...
下面的结果展示参考了源代码,同时也可用 tensorflow 实现(无需手动更新参数)。 t-SNE 降维算法展示 详细内容可参见《t-SNE 使用过程中的一些坑》: http://bindog.github.io/blog/2018/07/31/t-sne-tips/ 代码地址: https://github.com/heucoder/dimensionality_...
,则C是一个对称矩阵,其对角线分别是各个字段的方差,而第l行j列和j行i列元素相同,表示i和j两个字段的协方差。 6.协方差矩阵 假设我们只有a和b 两个字段,那么我们将他们按行组成矩阵X: 协方差矩阵能处理多维问题; 协方差矩阵是一个对称的矩阵,而且对角线是各个维度上的方差。
它通过将原始数据映射到一个低维空间,同时保留数据的最大方差,从而实现对数据的降维。在本文中,我们将介绍如何使用C++实现PCA融合方法。 1.PCA算法介绍 PCA是一种线性变换方法,它将原始数据映射到一个由主成分构成的子空间。主成分是原始数据方差最大的方向,且这些方向相互正交。通过保留这些主成分,我们可以压缩数据...
2)计算数据的协方差矩阵:将中心化后的数据乘以其转置矩阵得到协方差矩阵C。 3)求协方差矩阵的特征值和特征向量:对协方差矩阵进行特征值分解,得到特征值和特征向量。 4)选择主成分:按照特征值的大小降序排列特征向量,选择前k个特征向量作为主成分,其中k是我们希望降维到的维度。 5)投影数据:将原始数据乘以选定的主...
plt.scatter(target_data[:,0],target_data[:,1],c='b') plt.show() if __name__ == '__main__': #获取数据,这里以2维数据做为展示 data=getdata() #归一化 data_normal= feature_normalization(data) #获取特征向量,特征值 eigvectors,eigvalues=get_eig(data_normal) ...
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为什么样本在“协方差矩阵C的最大K个特征值所对应的特征向量”上的投影就是k维理想特征? 根据最大方差理论:方差越大,信息量就越大。协方差矩阵的每一个特征向量就是一个投影面,每一个特征向量所对应的特征值就是原始特征投影到这个投影面之后的方差。由于投影过去之后,要尽量保证信息不丢失,所以要选择具有较大方...