文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

一个c语言程序能实现几种算法_C语言实现算法

并且在对每个算法做了原理性的分析的基础上给出了简要的性能分析。...(噪声子空间是由相关矩阵的小特征值对应的特征向量所张成，而信号子空间则由相关矩阵大特征值对应的特征向量所张成。 如图，M个天线阵元均匀直线排列，单元间距d为1/2个波长，布置成一个阵列天线。...令 ，i=0,1,…,d-1为目标信号， 为干扰和噪声矢量，则接受信号矢量可以表示为 因为目标信号为频率 具有谱相关性，接受信号的循环自相关矩阵 定义为 其中， 是目标信号的循环自相关矩阵，定义为 其中...入射信号表示为 ，i=1，2，…，D 第i个信号的阵列方向矢量表示为 ,其中 是信号的入射角。...定义信号矢量和阵列方向矩阵为 定义第k个阵元上接受信号为 ，k=1,2,…,N。接受信号中除了入射信号以外还有信道、发射机、接收机等产生的噪声。

3.5K30

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

相关性矩阵是一个对称阵，这里用下三角热图展示全部信息。每个格子的颜色代表对于行与列的相关性，颜色越红正相关性越强，越蓝负相关性越强。...它的第一个参数必须设置为NULL，以指示ggcorr应该使用相关矩阵： ggcorr(data = NULL, cor_matrix = cor(nba[, -1], use = "everything...此设置可以采用以下任何值：“everything”，“ all.obs”，“complete.obs”，“na.or.complete”或“ pairwise.complete.obs”（ggcorr使用的默认值...一般而言，除非数据是序数，否则默认选择应为“pearson”，即基于pearson的方法产生相关系数。...label = TRUE, label_size = 3, label_round = 2, label_alpha = TRUE) image.png 控制变量标签 在上面的几个示例中，变量标签（在相关矩阵的对角线上显示

2.8K10
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    结构方程模型 SEM 多元回归和模型诊断分析学生测试成绩数据与可视化

    NA 是默认值 # 使用 dplyr 对特定测试进行子集化 select(sub, c(T1, T2, T4)) # 使用 psych 包获取描述 请注意，R 将原始数据中的空白单元格视为缺失，...并将这些情况标记为 NA。...NA 是 R 实现的默认缺失数据标签。 创建和导出相关矩阵 现在，我们将创建一个相关矩阵，并向您展示如何将相关矩阵导出到外部文件。...请注意，创建的第一个相关矩阵使用选项“pairwise”，该选项对缺失数据执行成对删除。这通常是不可取的，因为它删除了变量，而不是整个案例，因此可能会使参数估计产生偏差。...plot(T1,T2, T4, 3d(model) #使用我们先前的模型来绘制一个回归平面 使用相关矩阵的多元回归 现在我们将展示如何仅使用相关矩阵进行回归。

    3.1K20

    R语言多元动态条件相关DCC-MVGARCH、常相关CCC-MVGARCH模型进行多变量波动率预测

    我们应该使用的准确术语是 "方差-协方差矩阵"，因为该矩阵由对角线上的方差元素和非对角线上的协方差元素组成。...为了计算精确矩阵，我们简单地反转协方差矩阵，但这意味着我们要除以行列式，因此，行列式为零就会产生问题。 文献中的主要构建模块是GARCH过程。...非对角线是由相关矩阵给出的，我们现在可以对其进行决定。当我们假设一个恒定的相关矩阵（CCC），也就是说 ，我们可以自然地使用样本相关矩阵。...i], src="yahoo", from=start, to=end) ret na.omit(ret)#  删除第一个观察值 现在来演示如何使用CCC和DCC模型构建协方差矩阵。...我们需要它们，它们位于对角线矩阵 的对角线上。我们用重尾的不对称GARCH来估计它们。

    89510

    使用Pandas-Profiling加速您的探索性数据分析

    概观 现在对pandas-profiling做同样的事情： pandas_profiling.ProfileReport(df) 运行此单行代码将创建数据的HTML EDA报告。...快速深入研究数字变量的源代码： https://github.com/pandas-profiling def describe_numeric_1d(series, **kwargs): ""...stats['range'] = stats['max'] - stats['min'] # To avoid to compute it several times _series_no_na...如果变量被识别为数字变量，上面的函数将产生之前显示的输出。此函数使用基本的pandas系列操作，例如series.mean（），并将结果存储在stats字典中。...相关性和样本 在每个特定变量的EDA下，pandas-profiling将输出Pearson和Spearman相关矩阵。 Pearson相关矩阵输出 可以在生成报告的初始代码行中设置一些相关阈值。

    3.8K70

    在机器学习中处理缺失数据的方法

    可能产生的原因有：数据录入过程中的人为错误，传感器读数不正确以及数据处理管道中的软件bug等。 一般来说这是令人沮丧的事情。缺少数据可能是代码中最常见的错误来源，也是大部分进行异常处理的原因。...可能的情况有哦：“NaN”，“NA”，“None”，“ ”，“？”等等。如果除了NaN以外，你应该使用np.nan来标准化它们。为了可视化，我们在这里使用missingno包。...import numpy as np census_data = census_data.replace('np.nan', 0) 第二糟糕的方法是用0（或-1）替换。...原因是有时候这个价可能会让人产生误解。设想在回归问题中出现负值（如预测温度），在这种情况下，这个值会成为一个实际的数据点。 现在我们已经有了这些，让我们变得更有创意。...kNN可视化示例 下面是一些能在missingno包中找到的可视化的图像，它可以以相关矩阵或树状图的方式帮助你了解缺失值之间的关系： ? 缺失值的相关矩阵 经常同时缺失的值可以帮助你解决问题 ?

    2K100

    基于图的 Affinity Propagation 聚类计算公式详解和代码示例

    比如 Alice 和 Bob 的相似度，差的平方和为 (3–4)² + (4–3)² + (3–5)² + (2–1)² + (1– 1)² = 7。...然后，我们将使用以下公式计算吸引度矩阵中的每个单元格: 这里i指的是行，k指的是相关矩阵的列。...修改后，我们的归属度矩阵将如下所示： 现在对于非对角元素，使用以下等式更新它们的值。 通过一个例子来理解上面的等式。...假设我们需要找到 Bob（列）对 Alice（行）的归属度，那么它将是 Bob 的自我归属（在对角线上）和 Bob 列的剩余积极吸引度的总和，不包括 Bob 的Alice行（-15 + 0 + 0 +...在计算其余部分后，得到以下归属度矩阵。 归属度可以理解为用来描述点i选择点k作为其聚类中心的适合程度。

    90010

    Python、R用深度学习神经网络组合预测优化能源消费总量时间序列预测及ARIMA、xgboost对比

    像存在过拟合的风险，也就是生成的方法可能过于灵活，在训练阶段对个体预测拟合得很好，但在对样本外数据进行准确预测时却表现不佳；还有可能产生过于复杂、难以解读的预测结果，进而给决策环节带来困难。...但实际上，可能存在其他方法产生的预测误差与最佳方法相近的情况，所以相较于各方法产生的预测误差，所选定的具体类别重要性就没那么高了。...# 带有错误处理的相关矩阵计算 Dmat_or <- tryCatch({ # 计算误差百分比的相关矩阵（对数据框df_errors中对应id的元素里的误差百分比进行转置后求相关矩阵）...cor(t(df\_errors\[\[id\]\]$perc\_errors)) }, warning = function(e) { # 如果出现警告，返回单位矩阵（对角线上元素为1，其余为...'tbats', 'stlm', 'rw', 'theta', 'naive', 'snaive') m <- length(methods) perc\_errors NA

    10510

    R包reshape2 |轻松实现长、宽数据表格转换

    28 NA 14.9 66 ## original data ## ozone solar.r wind temp month day ## 1 41 190 7.4...标度、轴和图例 7定位-分面和坐标系 8主题设置、存储导出 9绘图需要的数据整理技术 创建属于自己的调色板 28个实用绘图包，总有几个适合你 热图绘制 R做线性回归 绘图相关系数矩阵corrplot 相关矩阵可视化...mvpart 随机森林randomForest 分类Classification 回归Regression 加权基因共表达网络分析WGCNA circlize包绘制circos-plot R语言搭建炫酷的线上博客系统...28个实用绘图包，总有几个适合你 热图绘制 R做线性回归 绘图相关系数矩阵corrplot 相关矩阵可视化ggcorrplot 绘制交互式图形recharts 交互式可视化CanvasXpress 聚类分析...mvpart 随机森林randomForest 分类Classification 回归Regression 加权基因共表达网络分析WGCNA circlize包绘制circos-plot R语言搭建炫酷的线上博客系统

    12K12

    如何在黎曼意义下定义相关矩阵的内均值？

    现在，我们将可视化表示两个相关矩阵之间的距离。 我们在任意两个相关矩阵之间的所有成对距离的表面在下方显示。...在下面的动画中可以很容易地看到这一点： 对于形状为的PSD矩阵，相关矩阵（椭圆）被限制为一个简单的分段（x = 1，y = 1，z = -1..1）（以橙色显示）。 让我们们考虑和两个相关矩阵。...如果我们们仅希望或需要使用相关矩阵，该怎么办？ 论文通常通过其方差对平均协方差进行归一化，以获得均值相关性，即，由下面的绿色三角形显示。...将平均协方差投影到相关空间的一种更几何的方法是找到相对于该平均协方差的黎曼距离d最接近的相关矩阵，即，这里，。该最接近的相关矩阵在下面显示为红色三角形。 寻找的相关矩阵解。...请注意，通常，方法1.和2.(或3.)不会产生相同的“均值”相关矩阵。 问题： “黎曼”平均相关矩阵到底应该是什么？我们倾向于2.或3.。 一个定义是否提供更好的属性？ 这些属性是什么？

    1.5K10

    R语言精算学：使用链梯法Chain Ladder和泊松定律模拟和预测未来赔款数据

    所以我们考虑 > round(matrix(base$erreur,n,n),1) [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6][1,] 0.9 -1.1 -1.5 -0.5...NA 这样我们就可以做几件事 使用Chain Ladder方法完成流量三角形，即计算我们认为未来几年将支付的平均金额 生成未来几年的付款方案，根据泊松定律（以我们刚刚计算的平均金额为中心）生成付款 产生比...+ r = rgamma(n, shape = a, scale = b)+ if(roundvalue){r=round(r)}+ return(r)+ } 然后，我们将执行一个小函数，该函数将从三角形计算出未来的平均付款额或各付款场景的总和数...， 它仍然会生成三角形的数据包。...但是，可以生成负增量的三角形。简而言之，当我们支付负数时，将为空值。这样，对分位数的影响（先验）将可以忽略不计。

    1.1K30

    R语言精算学：使用链梯法Chain Ladder和泊松定律模拟和预测未来赔款数据

    所以我们考虑 > round(matrix(base$erreur,n,n),1) [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6][1,] 0.9 -1.1 -1.5 -0.5...NA 这样我们就可以做几件事 使用Chain Ladder方法完成流量三角形，即计算我们认为未来几年将支付的平均金额 生成未来几年的付款方案，根据泊松定律（以我们刚刚计算的平均金额为中心）生成付款 产生比...+ r = rgamma(n, shape = a, scale = b)+ if(roundvalue){r=round(r)}+ return(r)+ } 然后，我们将执行一个小函数，该函数将从三角形计算出未来的平均付款额或各付款场景的总和数...， 它仍然会生成三角形的数据包。...但是，可以生成负增量的三角形。简而言之，当我们支付负数时，将为空值。这样，对分位数的影响（先验）将可以忽略不计。

    93320

    R语言使用链梯法Chain Ladder和泊松定律模拟和预测未来赔款数据

    > round(matrix(base$erreur,n,n),1) [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [1,] 0.9 -1.1 -1.5 -0.5 -0.4 0 [...NA 这样我们就可以做几件事 使用Chain Ladder方法完成流量三角形，即计算我们认为未来几年将支付的平均金额 生成未来几年的付款方案，根据泊松定律（以我们刚刚计算的平均金额为中心）生成付款 产生比...= rgamma(n, shape = a, scale = b) + if(roundvalue){r=round(r)} + return(r) + } 然后，我们将执行一个小函数，该函数将从三角形计算出未来的平均付款额或各付款场景的总和数...， 它仍然会生成三角形的数据包。...但是，可以生成负增量的三角形。简而言之，当我们支付负数时，将为空值。这样，对分位数的影响（先验）将可以忽略不计。

    64820

    EEG频谱模式相似性分析:实用教程及其应用(附代码)

    由于高度的相似性经常出现在对角线上及周围，绘制对角线可以更好地说明不同项目或条件比较。在样本数据集中，成人的模式相似性值总体上比儿童高得多。...与此相反，类别间RSA计算所有可用类别的所有成对组合(自相似性除外)，会得到60*n-1*n-1的时间*时间的相关矩阵。因此，类间RSA需要相当多的计算，相应地需要更长的运行时间。...如果试验1的开始与试验2的结束表现出高度相似性，那么这种高度相似性将在其中一个三角形中出现，而不是在两个三角形中出现。另一个三角形的对称点则会显示试验1结束和试验2开始的相似性。...每个相似度矩阵并不相同，但是当计算所有刺激组合的平均相似度时，得到的平均相似度矩阵在对角线上对称。在这些情况下，其中一个三角形足以绘图和后续分析。...由此产生的t-maps可以被认为是代表水平之间差异的逐点效应大小测量。将t-maps返回统计输出，并将其保存为1st_level_stat到指定的输出文件夹中。

    1K30

    R语言之可视化（25）绘制相关图（ggcorr包）

    在相关矩阵中需要考虑的第一个设置是选择要使用的观测值。...此设置可能采用以下任何值：“everything”，“all.obs”，“complete.obs”， “na.or.complete”或“pairwise.complete.obs”（ggcorr使用的默认值...绘制参数 其余的这些小插图侧重于如何调整ggcorr绘制的相关矩阵的方面。 控制色标 默认情况下，ggcorr使用从-1到+1的连续色标来显示矩阵中表示的每个相关的强度。...控制变量标签 在上面的几个例子中，变量标签的渲染（在相关矩阵的对角线上示出）不一定是最佳的。 要修改这些标签的方面，用户所要做的就是将geom_text支持的任何参数直接传递给ggcorr。...相关矩阵中的变量标签可能出现的一个问题是它们太长而无法在图的左下方完整显示。

    7.7K31

    老焦专栏 | 一个典型的知识图谱应用建设案例

    1 知识图谱的几种典型应用方式 基于知识图谱的应用可以分为几种典型的类型，这几种应用使用的场景各有不同，在使用技术上也各有侧重，我们希望能够根据不同类型，总结出一些通用的场景，指导应用建设： 1）知识推理类型就是通过已知的知识...当装备投入使用后，新的故障出现在对设计阶段形成的图谱进行补充，可以认为是一个“自下而上”的方式。...在装备设计中完成相关“多信号流图”的设计，就可以通过“多信号流图”产生前面的故障诊断相关矩阵。...用多信号流图可以产生故障树与故障相关矩阵。...利用推理机实时确定故障发生的部件，产生故障应急的预案等等。

    1.6K10
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券