《R语言实战》自学笔记71-主成分和因子分析主成分分析主成分分析((Principal Component Analysis,PCA)是一种数据降维技巧,它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量,这些无关变量称为主成分(原来变量的线性组合)。整体思想就是化繁为简,2023-02-26Python170
【R语言 第3篇】用R进行主成分分析主成分分析和探索性因子分析是两种用来探索和简化多变量复杂关系的常用方法。 主成分分析(PCA)是一种将数据降维技巧,它将大量相关变量转化成一组很少的不相关变量,这些无相关变量称为主成分。 探索性因子分析(EFA)是一系列用来发现一组2023-02-26Python250
R语言数据对象与运算R语言数据对象与运算R语言数据对象与运算 笔记整理2.1 数据对象及类型R语言创建和控制的实体被称为对象(object)ls()命令来查看当前系统里的数据对象R对象的名称必须以一个英文字母打头,并由一串大小写字母、数字或钟点组成注意:R区分2023-02-26Python160
只是用简单的C语言,能实现高斯滤波吗可以的。int*** SmoothImage(int ***XImage ,int width, int height, int channel){double sigma =1.85(n2 -1)*0.3 +0.8{ n =2023-02-26Python200
在R中怎么画三角坐标图这里可以把x替换为一个普通的矩阵就好。此处的ld.x是一个x轴和y轴一样的矩阵,代码中选取了前20行和20列进行画图。这个赋值一个snp.position就能得到snp在染色体的位置。这里新学到一个函数pa。可以看到LD.plot有一个gr2023-02-26Python120
如何获取iPhone手机的UUID您好,手机E先生为您解答!UDID 是由子母和数字组成的40个字符串的序号,用来区别每一个唯一的iOS设备,可以通过 iTunes 来查询 UUID 的方法。一、把 iPhone 与电脑用数据线连接起来,打开 iTunes 软件。点击 iT2023-02-26Python120
《R语言实战》自学笔记71-主成分和因子分析主成分分析主成分分析((Principal Component Analysis,PCA)是一种数据降维技巧,它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量,这些无关变量称为主成分(原来变量的线性组合)。整体思想就是化繁为简,2023-02-26Python120
《R语言实战》自学笔记71-主成分和因子分析主成分分析主成分分析((Principal Component Analysis,PCA)是一种数据降维技巧,它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量,这些无关变量称为主成分(原来变量的线性组合)。整体思想就是化繁为简,2023-02-26Python90
《R语言实战》自学笔记71-主成分和因子分析主成分分析主成分分析((Principal Component Analysis,PCA)是一种数据降维技巧,它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量,这些无关变量称为主成分(原来变量的线性组合)。整体思想就是化繁为简,2023-02-26Python110
如何用c语言写求矩阵的特征值和特征向量方法1:推导出det(aA-I)=0的解析式,这应该是个四次方程,因为只有4阶,不是很困难的,写出后就可以用方程求根的方法求解(如newton迭代法)方法2:如果你是对角优势阵,也就是对角线上的值的绝对值,比同行所有其他元素的绝对值的和还大2023-02-26Python230
人工智能是用什么语言编写的?人工智能用的比较多的语言有:Python、JAVA 和相关语言、CC++、JavaScript、R语言。从事人工智能,需要数学基础:高等数学,线性代数,概率论数理统计和随机过程,离散数学,数值分析。需要算法的积累:人工神经网络,支持向量机2023-02-26Python230
特征值,特征向量,标准正交向量组与numpy使用python的数值计算库numpy来计算矩阵的特征值,特征向量与标准正交向量组 1.求矩阵的特征值和各特征值所对应的特征向量 2.求矩阵的特征值和各特征值所对应的特征向量 3.由向量组构造一组标准正交向量组这两个2023-02-26Python140
R语言parallel安装代码是什么library(parallel)cl.cores <- detectCores()cl<- makeCluster(cl.cores)detectCores()检查当前电脑可用核数。makeCluster(cl.c2023-02-26Python140
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
r语言怎么计算敏感度,特异度,g值灵敏度=真阳性人数(真阳性人数+假阴性人数)*100%。正确判断病人的率。特异度=真阴性人数(真阴性人数+假阳性人数))*100%。正确判断非病人的率。金标准(能确诊)超声诊断+-合计+AB-CD合计2023-02-26Python110
朴素贝叶斯分类器(Python实现+详细源码原理)1、贝叶斯公式的本质: <u>由因到果,由果推因<u>2、贝叶斯公式: [图片上传中...(wps6.png-5fd624-1618488341725-0)] 1、朴素贝叶2023-02-26Python200
python怎么删除一个一维矩阵的第一行元素L1=np.c_[[1],L] 是连接两个矩阵得到矩阵L1而L2=np.delete(L1,0,1)是沿矩阵L1纵轴去掉矩阵中的第1列的元素得到矩阵L2,其中0表示第1列,1表示纵轴axis=1例子,你看看吧#!usrbinpytho2023-02-26Python240
如何用python实现pca降维首先2个包:import numpy as npfrom sklearn.decomposition import PCA然后一个m x n 的矩阵,n为维度,这里设为x。n_components = 12 是自己可以设的。pca 2023-02-26Python210
《R语言实战》自学笔记71-主成分和因子分析主成分分析主成分分析((Principal Component Analysis,PCA)是一种数据降维技巧,它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量,这些无关变量称为主成分(原来变量的线性组合)。整体思想就是化繁为简,2023-02-26Python480
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