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    在R语言里面，把一个矩阵除以向量会发生什么

    在做表达矩阵的counts值作为RPKM的时候发现的这个知识点细节问题， 因为矩阵需要每一个样本除以它各自的文库大小，然后呢，每个基因又需要除以各自的基因长度。...所以呢，我们的表达矩阵，其实是需要除以两个长度不一的向量，而且方向不一样，一个是按照行来除以，一个是按照列来除以，我最后写的代码是： rpkm 向量，而 colSums(counts) 是不同样本的长度向量。...一个简单的例子 这里还是生成随机数： counts=1:10 dim(counts)=c(2,5) lengths=c(1:2) lib=1:5 counts/lengths counts/lib t...可以看到，矩阵除以向量，是按行的顺序来的，如果需要列，就得先转置，再转回来。

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    简明机器学习教程（一）——实践：从感知机入手

    下面我们就来分析感知机： 感知机（perceptron）是二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1二值。开篇第一句，我们就能对这个模型建立起一个大概的框架了。...首先，感知机是一个二类分类模型，也就是说感知机只能分类出两个类别。其次，感知机是线性的分类模型，也就是说感知机这个模型所适用的数据必须是线性可分的。...如果你还是不理解感知机适用的问题类型，那我在这里举个例子：在二维的情况下，感知机相当于在平面上划一根线，从而把平面分成两半；在三维的情况下，感知机相当于拿一把菜刀在空间里切一刀，从而把空间分为两类。...其中，w是平面的一个法向量（几何上），b就是其截距。 训练 损失函数 简而言之，最小化损失函数。...实践 下面，我们就来用matlab来实现感知机。

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    matlab—进阶绘图

    图10-1 示例1 我们首先看到第一个函数logspace(a,b,c)，这个函数的作用与linspace()差不多，这个函数的作用是创建一个以10^a为起始，10^b为终止，中间被等分成c个的数据数组...这里就有一个函数plotyy()，这个函数可以在一个图上做出两个y轴，下面给出示例 ?...，下面我就给出个表，把与它类似的函数的用法都给出来 函数名 调用格式 说明 rand rand(m,n) 生成m行n列的均匀分布在（0，1）之间的随机数 randn rand(m,n) 生成标准正态分布的随机数...假如这样连线所得的折线不封闭，那MATLAB会自动将折线首尾连接起来，形成封闭多边形。然后在多边形内部涂满指定颜色，下面给出示例 ?...用surf()绘制三角形平面 绘图思路：想象一下，有两个A点，只不过他们完全重合，这样就有四个顶点了，可以分成2行2列，将相应的坐标放进x，y，z矩阵即可绘制 示例： ?

    2.5K30

    MATLAB中 crossvalind K重交叉验证

    ，将数据集A 分为训练集（training set）B和测试集（testset）C，在样本量不充足的情况下，为了充分利用数据集对算法效果进行测试，将数据集A随机分为k个包，每次将其中一个包作为测试集，剩下...在matlab中，可以利用： indices=crossvalind('Kfold',x,k); 来实现随机分包的操作，其中x为一个N维列向量（N为数据集A的元素个数，与x具体内容无关，只需要能够表示数据集的规模...），k为要分成的包的总个数，输出的结果indices是一个N维列向量，每个元素对应的值为该单元所属的包的编号（即该列向量中元素是1~k的整随机数），利用这个向量即可通过循环控制来对数据集进行划分。...数字一样的是一类，Indices=crossvalind('Kfold',8,4)中‘8’代表元素的个数，‘4’代表分成几类，因为有四类，每类应该有8/4两个元素，看indices中，每个相同的数字有两个元素...例子：利用十折交叉验证计算错误分类率 （Matlab内置了由Fisher在1936年发布的关于iris的数据集，鸠尾花的分类，详见UCI链接；载入该数据集，包括means和species，分别是四维的150

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    Machine Learning -- 11种相似性度量方法(总结版)

    (4)Matlab计算欧氏距离 Matlab计算距离主要使用pdist函数。若X是一个M×N的矩阵，则pdist(X)将X矩阵M行的每一行作为一个N维向量，然后计算这M个向量两两间的距离。...想象你在曼哈顿要从一个十字路口开车到另外一个十字路口，驾驶距离是两点间的直线距离吗？显然不是，除非你能穿越大楼。实际驾驶距离就是这个“曼哈顿距离”。...几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异，机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。 (1)在二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式： ?...杰卡德相似系数(Jaccard similarity coefficient) (1) 杰卡德相似系数 两个集合A和B的交集元素在A，B的并集中所占的比例，称为两个集合的杰卡德相似系数，用符号...(4)Matlab 计算杰卡德距离 Matlab的pdist函数定义的杰卡德距离跟我这里的定义有一些差别，Matlab中将其定义为不同的维度的个数占“非全零维度”的比例。

    6.6K70

    MATLAB中向量_向量法表示字符串

    Matlab中的向量和数组（超详细） ---- 文章目录 Matlab中的向量和数组（超详细） Matlab中的向量 介绍 创建向量 向量的大小 索引向量 数值索引 逻辑索引...rand(1,n)：创建0~1之间的随机数的向量 例如: 向量的大小 Matlab提供两个函数来确定一般数组和特殊向量的大小:size()和length(). size()：返回向量中的行的数量和列的数量...由于向量是一维的，所以第一个每次输出都是一 length():返回数组行列大小的最大值，对于向量，表示其长度 例如: 索引向量 通过在括号内输入零个(全部输出)或多个元素的索引值，可以单个或分组访问向量中的元素...例子: 另外，索引环境中的关键字end表示向量中的最后一个元素的索引 **注意:**在Matlab中在赋值操作中输入的索引超过当前的边界，Matlab会自动扩列，空位用零补齐，比如，...∗:对应元素相乘： 例子： 数组的逻辑运算 如果两个数组具有相同的大小，或者其中一个数组是标量（及长度为1的向量），逻辑运算可以同时执行在这两个数组的各个元素上。

    2.4K30

    机器学习的相似性度量

    若X是一个M×N的矩阵，则pdist(X)将X矩阵M行的每一行作为一个N维向量，然后计算这M个向量两两间的距离。...想象你在曼哈顿要从一个十字路口开车到另外一个十字路口，驾驶距离是两点间的直线距离吗？显然不是，除非你能穿越大楼。实际驾驶距离就是这个“曼哈顿距离”。...(1)在二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式： (2) 两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)的夹角余弦 类似的，对于两个...杰卡德相似系数(Jaccard similarity coefficient) (1) 杰卡德相似系数 两个集合A和B的交集元素在A，B的并集中所占的比例，称为两个集合的杰卡德相似系数，用符号...而样本A与B的杰卡德距离表示为： (4)Matlab 计算杰卡德距离 Matlab的pdist函数定义的杰卡德距离跟我这里的定义有一些差别，Matlab中将其定义为不同的维度的个数占“非全零维度”的比例

    1.5K80

    在机器学习中用到了各式各样的距离

    (4)Matlab计算欧氏距离 Matlab计算距离主要使用pdist函数。若X是一个M×N的矩阵，则pdist(X)将X矩阵M行的每一行作为一个N维向量，然后计算这M个向量两两间的距离。...想象你在曼哈顿要从一个十字路口开车到另外一个十字路口，驾驶距离是两点间的直线距离吗？显然不是，除非你能穿越大楼。实际驾驶距离就是这个“曼哈顿距离”。...几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异，机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。 (1)在二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式： ?...杰卡德相似系数(Jaccardsimilarity coefficient) (1) 杰卡德相似系数 两个集合A和B的交集元素在A，B的并集中所占的比例，称为两个集合的杰卡德相似系数，用符号...(4)Matlab计算杰卡德距离 Matlab的pdist函数定义的杰卡德距离跟我这里的定义有一些差别，Matlab中将其定义为不同的维度的个数占“非全零维度”的比例。

    1.1K60

    matlab产生高斯白噪声

    函数介绍 matlab里和随机数有关的函数： （1） rand：产生均值为0.5、幅度在0~1之间的伪随机数。 （2） randn：产生均值为0、方差为1的高斯白噪声。...rand：返回一个在区间 (0,1) 内均匀分布的随机数。 rand(n)：生成0到1之间的n阶（ n×n ）随机数方阵。 rand(m,n)：生成0到1之间的m×n的随机数矩阵。...p = randperm(n) 返回行向量，其中包含从 1 到 n 没有重复元素的整数随机排列。...m是一个1×2向量，其中的两个元素分别代表返回值R 中行与列的维数。 R＝normrnd(MU,SIGMA,m,n)： 生成m×n形式的正态分布的随机数矩阵。...高斯白噪声中的高斯是指：概率分布是正态函数，而白噪声是指：它的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。这是考察一个信号的两个不同方面的问题。 热噪声和散粒噪声是高斯白噪声。

    3.4K20

    MATLAB在数据分析中的应用：从统计推断到机器学习建模

    在MATLAB中，可以使用kmeans进行聚类分析。...MATLAB与机器学习建模MATLAB提供了专门的机器学习工具箱，用于构建和训练机器学习模型。用户可以使用 决策树、支持向量机、随机森林、K近邻 等常见算法进行建模。...7.1 随机森林随机森林是一个集成学习方法，通过构建多棵决策树并进行投票来进行分类。MATLAB提供了TreeBagger函数来训练随机森林模型。...（SVM）支持向量机（SVM）是一个强大的分类算法，常用于二分类和多分类任务。...机器学习建模：通过MATLAB的机器学习工具箱，介绍了决策树、随机森林、K近邻（KNN）和支持向量机（SVM）等算法，帮助解决复杂的分类与回归问题。

    18510

    matlab 循环矩阵_matlab循环输出数组

    for循环问题 A(i,:)-A(j,:)表示A矩阵的第i行减去第j行,得到的是一个行向量；norm函数是取2范数,也就是向量的各项平方求和再开方....那么我要把对A1，A matlab,怎样将每次循环中生成的值存在一个矩阵里?要简单的方法. 你每次循环生成的值是什么形式——标量,向量,矩阵,或是不定?...如果是指两个数相乘,那么一句就够了：mean(A....*B([31:end1:30])).再问：就是B的元素除以A与之对应的元素，我现在大概知道每一个对应关系大约都是8 matlab随机矩阵生成问题,急啊 源代码:A=zeros(5,8);fori=1:5A...,用到的只有for循环和函数rand)2.随机生成一个对角元素均大于0的对角矩阵B(这个更容易了,就是生成几个随机正数而已) matlab 生成矩阵问题 简单点,现在excel中把nx3表整出,很容易,

    3.3K40

    ③matlab向量和矩阵

    x = [3 5] x = 3 5 任务 创建一个名为 x 的数组，其中包含两个元素：7 和 9 3.当您用空格（或逗号）分隔数值时（如前面的任务中所示），MATLAB 会将这些数值组合为一个行向量...5 6 7 8 9 10 7.在 MATLAB 中，您可以在方括号内执行计算。...附加练习 数组在 MATLAB 中的使用非常普遍。事实上，MATLAB 是 MATrix LABoratory 的缩写。您会发现大多数 MATLAB 功能可以同时处理多个值。...linspace 数组创建函数 1.MATLAB 包含许多函数，可帮助您创建常用的矩阵，例如随机数矩阵。...任务 创建一个名为 x 的变量，该变量是一个 5×5 的随机数矩阵。 2.许多矩阵创建函数允许您输入一个数值来创建方阵 (n×n)，或者输入两个数值来创建非方阵。

    11010

    机器学习中应用到的各种距离介绍（附上Matlab代码）

    (4)Matlab计算欧氏距离 Matlab计算距离主要使用pdist函数。若X是一个M×N的矩阵，则pdist(X)将X矩阵M行的每一行作为一个N维向量，然后计算这M个向量两两间的距离。...想象你在曼哈顿要从一个十字路口开车到另外一个十字路口，驾驶距离是两点间的直线距离吗？显然不是，除非你能穿越大楼。实际驾驶距离就是这个“曼哈顿距离”。...几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异，机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。 (1)在二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式： ?...样本A与样本B是两个n维向量，而且所有维度的取值都是0或1。例如：A(0111)和B(1011)。我们将样本看成是一个集合，1表示集合包含该元素，0表示集合不包含该元素。...(4)Matlab计算杰卡德距离 Matlab的pdist函数定义的杰卡德距离跟我这里的定义有一些差别，Matlab中将其定义为不同的维度的个数占“非全零维度”的比例。

    4.5K30

    机器学习中的相似性度量总结

    (4)Matlab计算欧氏距离 Matlab计算距离主要使用pdist函数。若X是一个M×N的矩阵，则pdist(X)将X矩阵M行的每一行作为一个N维向量，然后计算这M个向量两两间的距离。...想象你在曼哈顿要从一个十字路口开车到另外一个十字路口，驾驶距离是两点间的直线距离吗？显然不是，除非你能穿越大楼。实际驾驶距离就是这个“曼哈顿距离”。...几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异，机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。 (1)在二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式： ?...杰卡德相似系数(Jaccard similarity coefficient) ---- (1) 杰卡德相似系数 两个集合A和B的交集元素在A，B的并集中所占的比例，称为两个集合的杰卡德相似系数...(4)Matlab 计算杰卡德距离 Matlab的pdist函数定义的杰卡德距离跟我这里的定义有一些差别，Matlab中将其定义为不同的维度的个数占“非全零维度”的比例。

    1.5K20

    机器学习中的相似性度量总结

    若X是一个M×N的矩阵，则pdist(X)将X矩阵M行的每一行作为一个N维向量，然后计算这M个向量两两间的距离。...想象你在曼哈顿要从一个十字路口开车到另外一个十字路口，驾驶距离是两点间的直线距离吗？显然不是，除非你能穿越大楼。实际驾驶距离就是这个“曼哈顿距离”。...(1)在二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式： (2) 两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)的夹角余弦 类似的，对于两个n维样本点...杰卡德相似系数(Jaccard similarity coefficient) ---- (1) 杰卡德相似系数 两个集合A和B的交集元素在A，B的并集中所占的比例，称为两个集合的杰卡德相似系数，用符号...而样本A与B的杰卡德距离表示为： (4)Matlab 计算杰卡德距离 Matlab的pdist函数定义的杰卡德距离跟我这里的定义有一些差别，Matlab中将其定义为不同的维度的个数占“非全零维度”的比例

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    人工智能算法：基于Matlab的INFO向量加权平均优化算法的实现细节及其实现原理

    一、基于Matlab的INFO向量加权平均优化算法的实现细节 1.1 准备工作 为了实现INFO向量加权平均优化算法，首先需要安装如下两个Matlab第三方包： 1、Matlab INFO加权平均优化算法的第三方工具包...、INFO.m与initialization.m： 2、Matlab 函数绘制的第三方工具包 在附加资源管理器中输入plot_func，找到一个具有plot_func的第三方工具，我这里选择的是Grey...实际上，更新规则算子是INFO算法与其他算法的本质区别，它主要由两个部分组成： （1）从一组随机向量的加权均值中提取基于均值的规则，并使用一组随机选择的向量加权均值信息移动到下一个解； （2）进而提高算法的收敛速度...r 表示位于 [0, 0.5] 的一个随机数； w_1 ， w_2 与 w_3 表示三个权重函数，用于计算加权平均向量，以实现INFO算法在全局解空间中搜寻最优解。...(0,1) 区间一个随机数。

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