PCA(主成分分析)python实现回顾了下PCA的步骤,并用python实现。深刻的发现当年学的特征值、特征向量好强大。 PCA是一种无监督的学习方式,是一种很常用的降维方法。在数据信息损失最小的情况下,将数据的特征数量由n,通过映射到另一个空间的方式,变为k(k&a2023-02-26Python120
用R做时间序列分析,画出来的自相关图和偏自相关图都是小数阶数,怎么分析他们是截尾还是拖尾呢?急看拖尾还是截尾主要是看收敛的趋势是像被切了一刀一样突兀的还是缓慢的。。实话说,这两张图都不是太干净(就是lag不好判断,acf 的图勉强可以算是lag = 2吧?pacf的图不好判断)。。建议做一个eacf 的表辅助判断模型,或者是用inf2023-02-26Python80
r语言 一元线性回归怎么得到回归方程)attach(byu)lm(salary ~ age+exper)lm(salary~.,byu)#利用全部自变量做线性回归lm()只能得出回归系数,要想得到更为详尽的回归信息,应该将结果作为数据保存或者使用“拟合模型”(fitted2023-02-26Python140
如何用python计算某支股票持有90天的收益率首先你要先获得这支股票90天的数据,可以存在一个arry中。然后计算收益率 r = (arry[89]-arry[0])arry[0],如果要计算任意连续90天的话只要循环就可以了。许多人更喜欢去做短线,因为短线刺激,无法承受长线持股待涨2023-02-26Python180
用R做时间序列分析,画出来的自相关图和偏自相关图都是小数阶数,怎么分析他们是截尾还是拖尾呢?急看拖尾还是截尾主要是看收敛的趋势是像被切了一刀一样突兀的还是缓慢的。。实话说,这两张图都不是太干净(就是lag不好判断,acf 的图勉强可以算是lag = 2吧?pacf的图不好判断)。。建议做一个eacf 的表辅助判断模型,或者是用inf2023-02-26Python160
用R语言做PCA的具体步骤#导入你的矩阵,我的矩阵是包含列名称和行名称的exp = read.table('exp.txt', header = TRUE ,sep = 't' )require(graphics)#调用PC2023-02-26Python210
R语言调用自己编写的函数结果出现了NULL,大家帮忙看看是怎么回事啊R里的函数如果有输出的话要在最后单独把输出写一下(或者用return)。你那个函数就应该最后加一行w或者return(w)MATLAB基本上天生就比R快,尤其是矩阵计算(个人感觉for循环也快很多)。人家是商业软件嘛,还是以矩阵计算起家的;2023-02-26Python1860
金融时间序列分析用R语言画简单收益率和对数收益率的ACF图?!acf(int[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int monthly acf(int.l[,2], lag.max = 152023-02-26Python160
Kalman 滤波的数学模型C语言编程问题[KEST,L,P=卡尔曼(SYS,青年,护士,NN)卡尔曼滤波器的信号模型X(K)=A*X(k-1)+W(K)>Y(K)=C*X(K)+V(K)W和V上的两个W和VE{WW“}=QN,这是系统噪声的协方差矩阵E{VV2023-02-26Python190
MATLAB和Python中,怎么把矩阵A和B放在一起变成一个对角矩阵用MATLAB把矩阵A和B放在一起变成一个对角矩阵,如将A=[1 23 4], B = [1 2 34 5 67 8 9], 变成C=[A 00 B]的形式。可以来处理:1、用size函数分别求出矩阵A和B的大小2、建立(m1+m2,n2023-02-26Python170
PCA(主成分分析)python实现回顾了下PCA的步骤,并用python实现。深刻的发现当年学的特征值、特征向量好强大。 PCA是一种无监督的学习方式,是一种很常用的降维方法。在数据信息损失最小的情况下,将数据的特征数量由n,通过映射到另一个空间的方式,变为k(k&a2023-02-26Python130
PCA(主成分分析)python实现回顾了下PCA的步骤,并用python实现。深刻的发现当年学的特征值、特征向量好强大。 PCA是一种无监督的学习方式,是一种很常用的降维方法。在数据信息损失最小的情况下,将数据的特征数量由n,通过映射到另一个空间的方式,变为k(k&a2023-02-26Python160
R语言每次运行结果返回值的个数为什么不同R和C这些语言不一样,同一个函数,不同的输入可能会有不同的返回值类型。对于一次特定的调用,可以用class()、typeof()函数看类型,其中class()给的是更“高级”一点的类型概念,typeof()用得比较少,给的是“低级”一点的类2023-02-26Python200
R语言的两种主成分分析的结果不一样?是不一样啊,主成分分析主要运算是求矩阵的特征值和特征向量。cor=T时,输入矩阵为相关系数矩阵,每个元素是0<=x<=1的,对角线为1;cor=F时,输入矩阵为协方差矩阵,对角线为每个变量的方差;默认是cor=F的,2023-02-26Python110
怎么用python表示出二维高斯分布函数,mu表示均值,sigma表示协方差矩阵,x表示数据点clear close all%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%生成实验数据集rand('state',0)sigma_matrix1=eye(2)sigma_matrix2=50*eye(2)u1=[02023-02-26Python240
有error如何用python求皮尔逊相关系数有error用python求皮尔逊相关系数的具体方法。1、第一种方法:importnumpyasnp。desc1=[0,1,0,3]。desc2=[0,1,1,1]。x_=desc1-np.mean(desc1)。y_=desc2-np.m2023-02-26Python2660
python求解系数是啥1. person correlation coefficient(皮尔森相关性系数)皮尔逊相关系数通常用r或ρ表示,度量两变量X和Y之间相互关系(线性相关)(1)公式皮尔森相关性系数的值等于它们之间的协方差cov(X,Y)除以它们各自标准2023-02-26Python200
python和电工哪个赚钱首先,Python和电工都可以赚钱,但是赚钱的多少取决于你的技能水平和你的工作经验。Python是一种流行的编程语言,它可以用来开发软件、网站、游戏等。Python开发者可以通过招聘网站、技术社区等渠道获得工作机会,并可以获得比较高的薪资。2023-02-26Python190
python数据分析之主成分分析主成分分析,又称PCA,是指将多个变量通过线性变换以后选出较少个重要变量的一种多元统计方法。 主成分分析计算步骤: 1、计算协方差矩阵 2、求出相应的特征值及相应的正交化单位向量 3、选择主成分 4、计算主成分载荷2023-02-26Python320
python数据分析之主成分分析主成分分析,又称PCA,是指将多个变量通过线性变换以后选出较少个重要变量的一种多元统计方法。 主成分分析计算步骤: 1、计算协方差矩阵 2、求出相应的特征值及相应的正交化单位向量 3、选择主成分 4、计算主成分载荷2023-02-26Python160