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amos中路径p值_输出无向图的路径

系列文章共有四篇,本文为第二篇,主要由整体层面关注输出结果参数。 博客1:基于Amos的路径分析与模型参数详解 博客3:基于Amos路径分析的模型拟合参数详解 博客4:基于Amos路径分析的模型修正与调整   在博客1(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114333349)中,我们详细介绍了基于Amos的路径分析的操作过程与模型参数,同时对部分模型所输出的结果加以一定解释;但由于Amos所输出的各项信息内容非常丰富,因此我们有必要对软件所输出的各类参数加以更为详尽的解读。其中,本文主要对输出的全部参数加以整体性质的介绍,而对于与模型拟合程度相关的模型拟合参数,大家可以在博客3、博客4中查看更详细的解读。

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这也太简单了吧!一个函数完成数据相关性热图计算和展示

NGS系列文章包括Linux基础 (PATH和path,傻傻分不清)、R基础 (ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色))、Python基础 (Python学习极简教程)、NGS基础、转录组分析 (Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这)、ChIP-seq分析 (ChIP-seq基本分析流程)、单细胞测序分析 (重磅综述:三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程 (原理、代码和评述))、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘(典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step) - Limma差异分析、火山图、功能富集)、图形解读 (可视化之为什么要使用箱线图?)、GSEA (一文掌握GSEA,超详细教程)、WGCNA (WGCNA分析,简单全面的最新教程)等内容。

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FHOG传统hog特征提取。FHOG

关于HOG特征(梯度统计直方图)简单介绍一下,首先是对原图进行灰度化(hog统计的是梯度信息,色彩几乎没有贡献),再进行gamma压缩和归一化(减轻光照影响)。然后进行统计,首先是统计每个cell(代码里用的是4_4)里的梯度(包括大小和方向,大小用来加权方向)统计直方图,再把几个cell合并成一个block,作为这个block的hog的特征,并对这个特征进行归一化处理,可以进一步减轻光照影响。 合并成block的时候有两种方式,一种overlap一种non-overlap的,就是分块之间是否有重叠,各有优缺点,没有重叠速度快,但是可能由于连续的图像没有分到一个block里降低特征的描述能力,有重叠的就可以很好的解决这个问题,但是会带来运算开支加大。 如图,是一个11_9的图像,我们把橙色的3_3当作一个cell,统计其中的梯度方向并用幅值加权,假设我们分为9个方向,这样的话每个cell中可以得到9个特征,蓝色(2_2个cell)作为一个block,则每个block就会得到4_9=36个特征,这些特征是按照顺序串联起来的(保证空间特征),如果是overlap的话(边界不够一个block的舍弃),那么行方向可以有2个block,列方向也是有2个block,这样就会得到2_2_36=144维的一个特征,可以发现特征的维度还是很大的。

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机器学习基础与实践(三)----数据降维之PCA

在数据处理中,经常会遇到特征维度比样本数量多得多的情况,如果拿到实际工程中去跑,效果不一定好。一是因为冗余的特征会带来一些噪音,影响计算的结果;二是因为无关的特征会加大计算量,耗费时间和资源。所以我们通常会对数据重新变换一下,再跑模型。数据变换的目的不仅仅是降维,还可以消除特征之间的相关性,并发现一些潜在的特征变量。 一、PCA的目的 PCA是一种在尽可能减少信息损失的情况下找到某种方式降低数据的维度的方法。通常来说,我们期望得到的结果,是把原始数据的特征空间(n个d维样本)投影到一个小一点的子空间里去,

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