②③步骤不停迭代进行,直到满足一些迭代终止条件,如R、T的变化量小于一定值,或者上述目标函数的变化小于一定值,或者对应点不再变化等。 3 核心代码 icp.setInputSource(source); // 源点云 icp.setInputTarget(target); // 目标点云icp.setTransformationEpsilon(1e-10); // 为终止条件设置最小转换差异icp.se...
②③步骤不停迭代进行,直到满足一些迭代终止条件,如R、T的变化量小于一定值,或者上述目标函数的变化小于一定值,或者对应点不再变化等。 3 核心代码 icp.setInputSource(source);//源点云 icp.setInputTarget(target);//目标点云 icp.setTransformationEpsilon(1e-10);//为终止条件设置最小转换差异 icp.setMaxCo...
②③步骤不停迭代进行,直到满足一些迭代终止条件,如R、T的变化量小于一定值,或者上述目标函数的变化小于一定值,或者对应点不再变化等。 3 核心代码 登录后复制icp.setInputSource(source); // 源点云 icp.setInputTarget(target); // 目标点云 icp.setTransformationEpsilon(1e-10); // 为终止条件设置最小转...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 % 1. 数据标准化 data=zscore(data); % 2. 计算相关系数矩阵 R=corrcoef(data); % 3. PCA 分析% x:特征向量矩阵;y:特征值向量;z:主成分贡献率向量(总和为 100) [x,y,z]=pcacov(R); % 4. 选择5 个主成分 p = 5; % 5. 计算...
直线代表的方向是覆盖数据的最大方差位置,右图是将该数据集的投影到红线的方向,将会是方差最大化且投影误差最小化的坐标系方向,能够最大程度的涵盖数据的信息,是数据的第一主成分特征,下面的章节中会以代码的形式展示。 四、算法流程 将数据进行“去中心化”。
上面代码在最初应用PCA()时没有指定组件的数量,这意味着它将保留所有组件。然后使用np.cumsum(pca.explained_variance_ratio_)计算累计解释方差。确定解释至少85%方差所需的分量数,并使用选定的分量数再次应用PCA。请注意PCA只应用于训练数据,然后在测试数据应用转换方法即可。
然后是默认的差异分析代码: 这里使用DESeq2包即可: library(DESeq2) exprSet = mat group_list = airway@colData$dex (colData <- data.frame(row.names=colnames(exprSet), group_list=group_list) ) dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = exprSet, ...
2 部分代码 clc clear all close all %读取原始图像 im=imread('BJ256_N_5.bmp'); im=double(im)/256; figure,imshow(im);title('原始图像'); n = prod(size(im)); %加噪 sigma=0.09 sigma = 0.09; nim = im + sigma * randn(size(im)); ...
工作原理：PCA 的目标是寻找 r （ r<n ）个新变量，使它们反映事物的主要特征，压缩原有数据矩阵的...
—KPCA、KICA、KDA；基于特征值的非线性降维方法（流型学习）——ISOMAP、LLE、LE、LPP、LTSA、MVU。哈尔滨工业大学计算机技术专业的Heucoder整理了PCA、KPCA、LDA、MDS、ISOMAP、LLE、TSNE、AutoEncoder、FastICA、SVD、LE、LPP共12种经典的降维算法，并提供了相关资料、代码及展示。相关网站github资料链接 ...