主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种降维方法，也是在文章发表中常见的用于显示样本与样本之间差异性的计算工具。...比如我们在进行转录组数据分析的时候，每一个样本可以检测到3万个基因，如果有10个这样的样本，我们如何判断哪些样本之间的相似性能高。这时候，我们可以通过主成分分析，显示样本与样本之间的关系。...在前期的教程【如何快速分析样本之间的相关性：Clustvis】中，我们已经为大家介绍了什么是主成分分析，所以在这里就不过多描述概念了，直接上干货。...本次教程为大家带来是，是如何根据基因表达谱数据，通过运用主成分分析的方法，显示样本与样本之间的差异性。...这里我们使用ggscatter这个函数，x轴为第一个主成分（PC1），y轴为第二个主成分（PC2）。 ? ?
0x02 Ollvm混淆介绍 Ollvm混淆主要分成三种模式，这三种模式主要是流程平坦化，指令替换，以及控制流伪造。...流程平坦化 ：这个模式主要通过将if-else语句替换成do-while语句，然后通过switch语句来对流程的控制，这样就能模糊基本块之间的前后关系。...指令替换 ：这个模式主要通过使用更复杂的指令序列来替换一些标准的二元运算符，从而增加逆向的难度。 控制流伪造 ：这个模式主要是会在一个简单的运算中外包好几层if-else的判断，从而增加逆向的难度。...默认值：1 指令替换 这个模式主要用功能上等效但更复杂的指令序列替换标准二元运算符(+ , – , & , | 和 ^) -mllvm -sub：激活指令替换 -mllvm -sub_loop=3：...默认值：1 虚假控制流程 这个模式主要嵌套几层判断逻辑，一个简单的运算都会在外面包几层if-else，所以这个模式加上编译速度会慢很多因为要做几层假的逻辑包裹真正有用的代码。
我们已知设计矩阵X的主成分由 的特征向量给定。从这个角度，我们有 主成分分析也可以通过奇异值分解(SVD)得到。具体来说，它们是X的右奇异向量。...以上分析指明我们通过线性变换W将数据x投射到z时，得到的数据表示的协方差矩阵是对角的(即 )，立刻可得z中的元素时彼此无关的。...在PCA中，这个消除是通过寻找输入空间的一个旋转(由W确定)，使得方差的主坐标和z相关的新表示空间的基对齐。
1 主成分分析 简介 主成分分析（Principal Component Analysis,PCA），是考察多个变量间相关性的一种多元统计方法，基本思想[1]就是在保留原始变量尽可能多的信息的前提下达到降维的目的...最后筛选出的几个替代原始数据的变量被称为主成分，它们是原始变量的线性组合，关系图如下： 2 主成分分析 步骤 构建原始数据矩阵； 消除量纲——数据标准化； 建立协方差矩阵（或相关系数矩阵）； 求出特征值...3 R语言实战 依据《R语言实战》提供的实例，下面用psych程序包中的USJudgeRatings数据集进行主成分分析，这个数据集描述的是律师对美国高等法院法官的评分情况，部分数据集及各变量含义如下所示...3.5 主成分旋转 旋转后得到的主成分能更容易的解释原始变量，常用的旋转方法有： 正交旋转：旋转后的主成分不相关 斜交旋转：旋转后的主成分相关 本例中采用正交旋转中的方差极大旋转进行分析： >rc<-principal...(USJudgeRatings,nfactors = 1,scores=T ) pc$scores 当主成分分析基于相关系数矩阵时，无法从原始数据获得主成分得分，但是可以计算主成分得分的系数。
概述 主成分分析法是一种降维的统计方法，在机器学习中可以作为数据提取的手段。 主成分分析：构造一个A，b，使Y=AX+b。其中A维度M*N，X维度N*1，b维度M*1，则Y维度M*1。...主成分分析可以看成是一个一层的，有M个神经元的神经网络（即Y=WTX+b，主成分分析和该公式本质一样）。 PCA和自编码器差不多。 主成分分析：寻找使方差最大的方向，并在该方向投影。
简述 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种在损失很少信息的前提下，把多个指标转化为几个综合指标的多元统计分析方法，它的核心是数据降维思想，即通过降维的手段实现多指标向综合指标的转化...在实际应用中，如果原始数据集本身较为复杂，那么使用主成分分析可以使我们仅需要考虑几个综合指标，而且又不至于损失太多信息。...总结来说：主成分分析（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。...，对应的特征向量等于第二主成分的系数；以此类推 计算累积贡献率，选择恰当的主成分个数； 解释主成分：写出前k个主成分的表达式 确定各样本的主成分得分 根据主成分得分的数据，做进一步的统计分析 R的基础安装包提供了...含平行分析的碎石图 factor.plot() 绘制因子分析或主成分分析的结果 fa.diagram() 绘制因子分析或主成分的载荷矩阵 scree() 因子分析和主成分分析的碎石图 判断主成分的个数
0.0366137 0.03353239 0.03078768] sum of explained variance (first two components): 0.7382261453429998 算法：主成分分析是通过逐一辨别数据集中方差最大的方向...（主成分）来提取向量。
它是一个灵活且强大的数据管道，允许您从一个或多个来源摄取 OTel 数据，对其进行转换（包括批处理、过滤和屏蔽），并将其导出到一个或多个可观测后端进行分析。它与供应商无关。...反模式 1. Collector 部署模式使用不当 仅仅使用 Collector 是不够的。还取决于你的 Collector 如何 在你的组织中部署。没错 - Collectors，复数。...Collector 有两种部署模式：代理模式和网关模式，两者都是必需的。 在 代理模式 中，Collector 与应用程序并排放置，或与应用程序位于同一主机上。...在 网关模式 中，遥测数据被发送到负载均衡器，然后负载均衡器确定如何在 Collector 池中分配负载。...网关模式通常按集群、数据中心或区域部署。 那么你应该使用哪一个呢？代理和网关都使用。 如果你正在为你的应用程序收集遥测数据，请将 Collector 代理与你的应用程序并排放置。
最近在看《测试反模式：有效规避常见的92种测试陷阱》，书中的内容划分得太细了。但它引导笔者去做了更多的思考，虽然这本书的出版时间比较早（2015年），但很多测试陷阱依旧存在，推荐大家阅读。...所谓的反模式， 是指用来解决问题的带有共同性的不良方法。它们已经经过研究并分类，以防止日后重蹈覆辙，并能在研发尚未投产时辨认出来。...01 沉迷功能测试，忽视代码能力 虽然说业务测试是测试工作的本质，所有的技术都应该为业务服务，有了一定的代码能力后，可以更好地辅助测试，不论是从风险分析还是测试效能提升来看，都是有益无害的。...而代码能力是通过用的，它可以协助你完成代码走读，快速熟悉系统，对系统做更高层次层次地分析。同时，有一定代码能力的人，还可以通过编写各类小工具，来提升测试效率。...其中“减少缺陷的出现”可以通过测试前移等方法来解决，在进行软件需求分析和架构设计的时候发现缺陷；而“减少缺陷发布”可以使用各种测试方法、技术来验证和测试编码完成的功能。
拿React项目举例，好多函数只是因为它们在形式上可以被抽取出来，就被拎到一个单独的文件里，从而降低主函数的复杂度。
目前降维的算法有很多种，最常用的就是PCA主成分分析法。...PCA的作用 1、 降低计算代价 2、 去除噪音数据影响 3、 提升数据集利用率 PCA的主要思想是将原来n维特征映射到我们设定的k维特征上，这k维特征是经过降维后的正交特征也被称为主成分，是从原有n维特征基础上重新构造出来的新特征...这个特征向量被称为第一主成分。通过类似的方式，我们可以方式定义第二第三...第k个主成分，方法为：在所有与考虑过的方向正交的所有可能的方向中，将新的方向选择为最大化投影方差的方向。...好了，原理介绍了这么多，最后我们来看下如何通过Python实现PCA主成分分析的降维实例。下面是部分实例代码 ? 结果如下 ?
」均指原作者 Rishav Kumar 目录保留英文原文 本人水平有限，如有错误欢迎指出 能力尚可建议阅读英文原文 文章同步发表至 我的个人独立博客 本文的目的是让读者能够通过必要的数学证明来详细了解主成分分析...在现实世界的数据分析任务中，我们面对的数据通常较为复杂，例如多维数据。我们绘制数据并希望从中找到各种模式，或者使用数据来训练机器学习模型。...Continue break1 现在让我们来考虑一下数据分析的需求。 由于我们想要找到数据中的模式，所以我们希望数据分布在每个维度上。同时，我们也希望各个维度之间是独立的。...那么，主成分分析（PCA）是干什么的？ PCA 试图寻找一组新的维度（或者叫一组基础视图），使得所有维度都是正交的（所以线性无关），并根据数据在他们上面的方差进行排序。...X 的主成分是 CxC_xCx 的特征向量 CyC_yCy 的第 iii 个对角元素是 XXX 在 iii 维度上的方差 总结： [new data]k×n=[top k eigenvectors]
sklearn.decomposition import PCA, IncrementalPCA iris=load_iris() X=iris.data y=iris.target n_components=2 #增量PCA分析...plt.legend(loc="best",shadow=False,scatterpoints=1) plt.axis([-4,4,-1.5,1.5]) plt.show() 算法：增量主成分分析...(Incremental Principal Component Analysis, IPCA)是代替普通的主成分方法，独立于样本量的内存容量，创建输入数据的低秩近似，依赖于输入数据的特征，考虑到内存处理限制
主成分分析与因子分析就属于这类降维的方法。 2....那么一眼就能看出来，数学、物理、化学这三门课的成绩构成了这组数据的主成分（很显然，数学作为第一主成分，因为数学成绩拉的最开）。为什么一眼能看出来？因为坐标轴选对了！...也就是说，无法直接看出这组数据的主成分，因为在坐标系下这组数据分布的很散乱。究其原因，是因为无法拨开遮住肉眼的迷雾~如果把这些数据在相应的空间中表示出来，也许你就能换一个观察角度找出主成分。...就算能描述分布，如何精确地找到这些主成分的轴？如何衡量你提取的主成分到底占了整个数据的多少信息？所以，我们就要用到主成分分析的处理方法。 3....现在，假设这些数据在z’轴有一个很小的抖动，那么我们仍然用上述的二维表示这些数据，理由是我们可以认为这两个轴的信息是数据的主成分，而这些信息对于我们的分析已经足够了，z’轴上的抖动很有可能是噪声，也就是说本来这组数据是有相关性的
utm_source=wechat_session&utm_medium=social&utm_oi=673810077849358336 主成分分析（Principal Component Analysis...通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。...PCA - 数学原理 PCA - 求解流程 如果能用不超过3到5个成分就能解释变异的80%，就算是成功。
factoextra是一个R软件包，可以轻松提取和可视化探索性多变量数据分析的输出，其中包括： 主成分分析（PCA），用于通过在不丢失重要信息的情况下减少数据的维度来总结连续（即定量）多变量数据中包含的信息...对应分析（CA），它是适用于分析由两个定性变量（或分类数据）形成的大型列联表的主成分分析的扩展。 多重对应分析（MCA），它是将CA改编为包含两个以上分类变量的数据表格。...多因素分析（MFA）专用于数据集，其中变量按组（定性和/或定量变量）组织。 分层多因素分析（HMFA）：在数据组织为分层结构的情况下，MFA的扩展。...混合数据因子分析（FAMD）是MFA的一个特例，致力于分析包含定量和定性变量的数据集。 有许多R包实现主要组件方法。...为什么使用 R package factoextra具有灵活且易于使用的方法，可以用人类可读的标准数据格式快速提取上述不同软件包的分析结果。
PCA(Principal Components Analysis)，中文名也叫主成分分析。它可以按照方差大小，计算出相互正交的方向，这些方向也叫主方向。...它常用于对高维数据进行降维，也就是把高维数据投影到方差大的几个主方向上，方便数据分析。...PCA的计算很简单： 第一步计算数据的协方差矩阵：Cov = ∑ (Di – C) X (Di – C)，其中Di是第i个数据，C是数据的平均值 然后计算协方差矩阵的特征值和特征向量，特征向量就是主方向...设PCA的主方向为D1, D2, ..., Dk, 那么人体几何S = ES + W1 * D1 + W2 * D2 + ... + Wk * Dk，可以用一组权重W = {W1, W2, ..., W3
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）给人们提供了这样一个方法。
主成分分析(PCA) 主成分分析（Principal components analysis，简称PCA）是最重要的降维方法之一。在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。...基于最小投影距离 image.png image.png image.png 基于最大投影方差 image.png PCA算法流程 image.png 简单案例实现 #主成分分析 import numpy...tmp+=i num+=1 if tmpSum >= arraySum*percentage: return num #指定一个降维到的主成分比重阈值...2）各主成分之间正交，可消除原始数据成分间的相互影响的因素。 3）计算方法简单，主要运算是特征值分解，易于实现。...PCA算法的主要缺点有： 1）主成分各个特征维度的含义具有一定的模糊性，不如原始样本特征的解释性强。 2）方差小的非主成分也可能含有对样本差异的重要信息，因降维丢弃可能对后续数据处理有影响。
np.linspace(-1.5,1.5,50),np.linspace(-1.5,1.5,50)) X_grid=np.array([np.ravel(X1),np.ravel(X2)]).T #第一主分量上的投影...$x_1$") plt.ylabel("$x_2$") plt.subplots_adjust(0.02, 0.10, 0.98, 0.94, 0.04, 0.35) plt.show() 算法：核主成分...(Kernel Principal Component Analysis, Kernel PCA)是主成分推广，使用了核函数，将原始主成分线性变换转换到核希尔伯特空间。
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