Da du bereits gelernt hast, dass PCA-Projekte hochdimensionale Daten in eine niedrigdimensionale Hauptkomponente umwandeln, ist es nun an der Zeit, dies mit Hilfe von Python zu visualisieren!Visualisierung der
new_SPE, new_TT, Sampling, TT2a, T21, SPEa, SPE1, n1, T2, SPE, m, variance_hud, leiji_1, df_cfjz 上面程序会把T2和SPE的值保存在后台,且每次有超过阈值会打标签,以 label 保存结果在后台。 返回值有好几个,可用作其他用处,各取所需。 下面给出T2和SPE制图Python程序: # 可视化T2和...
for i in range(X_norm.shape[0]): draw_line(X_norm[i], X_rec[i]) PCA算法的应用 PCA算法在图像处理上的应用 图像显示 以上,通过python实现了PCA算法,并利用PCA算法实现了数据降维和数据恢复。在这部分内容中会将PCA算法应用于人脸的图像数据集,人脸图像的矩阵共都包含着1024幅图像,32×32的显示在一个...
完整程序(功能很多、分量很大): 主成分分析PCA降为及故障诊断T2和SPE统计量出图Python.py 另外还有个MATLAB的PCA程序: 超全PCA_ICA_SFA算法程序集合 比心♥️～ " 这个世界 有人不了解海 不知爱海 也有人了解海 不敢爱海 " Reference: (1):主成分分析(PCA)原理详解 https://blog.csdn.net/program_de...
python实现PCA降维 数据集比在同样稀疏的数据集中探索更加困难。 主成分分析也称为卡尔胡宁-勒夫变换(Karhunen-Loeve Transform),是一种用于探索高维数据结构的技术。PCA通常用于高维数据集的探索与可视化。还可以用于数据压缩,数据预处理等。PCA可以把可能具有相关性的高维变量合成线性无关的低维变量,称为主成分( prin...
python编程中的if __name__ == 'main': 的作用和原理 原文链接:http://www.dengfeilong.com/post/60.html 在大多数编排得好一点的脚本或者程序里面都有这段if __name__ == 'main': ,虽然一直知道他的作用,但是一直比较模糊,收集资料详细理解之后与打架分享。 1、这段代码的功能 &... ...
##Python实现PCA import numpy as np def pca(X,k):#k is the components you want #mean of each feature n_samples, n_features = X.shape mean=np.array([np.mean(X[:,i]) for i in range(n_features)]) #normalization norm_X=X-mean #scatter matrix scatter_matrix=np.dot(np.transpose(...
歇工几天,将最近所做的工作进行总结一下,首先进行PCA处理 完成目标:对一个文件下所有.csv文件进行PCA,得到5个主成分,并将其得到的结果另存一个文件下相应名字的.csv文件中 第一步:处理好的原始数据放在一个文件夹下,如下我的文件夹下包含三个.csv数据文件 第二步:程
were selected using an exhaustive search in the space of 1-4 features and 1-3 separating planes. The actual linear program used to obtain the separating plane in the 3-dimensional space is that described in: [K. P. Bennett and O. L. Mangasarian: "Robust Linear ...
Written By Abhinav Choudhary Program Python Published Sep 29, 2019 Principal Component Analysis(PCA) is an unsupervised statistical technique used to examine the interrelation among a set of variables in order to identify the underlying structure of those variables. In simple words, suppose you have...