我尝试了主成分分析(PCA)进行特征选择,它从9个特征中给出了4个最优特征(绿色均值,绿色方差,标准差)。div.绿色的,红色的均值,红色的方差,标准差。div.红色,色调均值,色调方差,标准差。div.色调,即MGcorr、VarGcorr、stdGcorr、MRcorr、VarRcorr、stdRcorr、MHcorr、VarHcorr、stdHcorr ),用于将数据分类为两个集群。从文献上看,PCA不是一种很好的方法,而是更好地应用核主成分分析(KPCA)进行特征选择。我想将KPCA应用于特征选择,并尝试了以下方法:
d=4; % number of features to be se
我有一个n numpy数组,它包含立方体网格上的密度值。我试着把密度图的主惯量轴与网格的笛卡儿x,y,z轴对齐。到目前为止,我有以下几点:
import numpy as np
from scipy import ndimage
def center_rho(rho):
"""Move density map so its center of mass aligns with the center of the grid"""
rhocom = np.array(ndimage.measurements.center_of_ma
我是hog新手,我使用的是opencv2.4.4和visual studio 2010,我正在运行软件包中的示例peopledetect.cpp,它的编译和运行,但我想了解detail.In peopledetect.cpp中的源代码是为人们构建/已经训练的hog描述符检测3780向量是否被送入svm分类器?当我尝试调试peopledetect.cpp时,我只能发现HOGDescriptor创建了hog描述符和检测器,我基本上不理解这个是做什么的,因为我看到没有经过hog处理的步骤,它将已经训练好的向量加载到svm分类器来检测人/没有人,我错了吗?因为没有关于这方面的文档。
有没有人能简要介绍
我在Julia中使用eigs()函数来计算特征值和特征向量。结果是不确定的,通常充满0.0。临时解决方案是链接LAPACK2.0。
知道在Linux Ubuntu上怎么做吗?到目前为止,我还不能链接它,我也不知道Linux管理技巧有多复杂,所以如果有人能为如何正确地链接它发布一些指南,那就太好了。
非常感谢。
编辑:
我想添加结果,但我注意到代码中有一个缺陷。我在用matrix = sparse(map(collect,zip([triple(e,"weight") for e in edges(g)]...))..., num_vertices(g), num_vertice
在下面的场景中,我们需要逐步增加负载,直到给定的时间。
- 30 users per API (currently only one API)
- Add 10 user every second for the ramp-up.
- 30-second wait between iterations
- Run the test for 60 minutes
- Roughly 24,000 calls per hour (not sure on this count)
不知道该怎么做。
我致力于对一些评论(段落)进行分类,由多个句子组成。我通过libSVM在Weka中对它们进行分类。然而,我有另一个想法,我不知道如何实现:
我认为在评论中创建每个句子基于句法和浅语义的特性是值得一试的。但是,由于段落的句子大小不同,我无法找到对这些特性进行顺序编码的任何方法。我之所以想把这些特征按顺序排列,是因为句子特征的顺序可能为分类提供了更好的线索。例如,如果我有两个实例P1 (有3个句子)和P2 (2个句子),我就有一个类似的空格(假设每个句子都有一个二进制特性作为a或b):
P1 -> a b b /classX P2 -> b a /classY
那么,我的问题是,我是否
在应用K-均值聚类之前,我尝试使用PCA来减少数据的维数.
在下面的数据集中,我有得分、助攻和篮板栏。根据这幅图,前三个主成分包含最大的方差%。
是否有一种方法来区分前三个组件中的每个组件对应什么?例如,如果它对应于2021年左右的“点”列。或者,用什么正确的方式来解释这个情节?
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from