我试图在python中编写一个EM算法来对不同类型的图像进行聚类。我对EM算法的理解如下:
因此,我在python中编写了相同的代码。这是我的密码:
import numpy as np
import sys
from scipy import stats
# μ: mean vector ∈ R^(self.m x self.n)
# Σ: covariance matrix ∈ R^(self.m x self.n x self.n)
# π: probabilities of each component
class gmm:
def __init__(self,n
我有两个矩阵,矩阵1:
mot A B C D E
A 14 2 3 4 1
B 2 21 2 1 8
C 1 2 35 1 2
D 2 4 4 28 1
E 2 4 3 3 51
和矩阵2:
A 12
B 20
C 30
D 25
E 40
在矩阵1中,最高值总是沿着列和行标签相同的主对角线。
有没有简单的方法可以做到这一点?我想按照1-by-1对每一列进行排序,然后只从命中最多的列中提取值。
也许最好的方法是在R中这样做?
我正在处理R中的一个方阵,我们可以称它为mat,并且想要排列列(即改变它们的顺序),以便最大化对角线元素的总和。我想通过线性规划方法来实现这一点,即依赖于优化包lpSolve。代码解决方案当然值得赞赏,但如果不能这样做,任何帮助将其描述为线性规划问题的人都将不胜感激。 我的问题类似于这个:Permute columns of a square 2-way contingency table (matrix) to maximize its diagonal。然而,在这个问题中,以及我在上面找到的其他问题中,它被认为是按行最大化该行中的对角线元素就足够了。问题是像这样的东西 mat2 <
我以前从未使用过python,但对于一个学校单元,我想我应该学习它,我有一个密码文本需要破解,而且由于这里的一些帮助,我得到了一次暴力攻击,在一个换位上工作:)
接下来,我想尝试的不仅仅是尝试所有可能的网格大小,我现在还想尝试所有不同的列变体。
ICBKAOREMDERAEAA
也就是说我是个破译者,
要用手破解这个问题,我必须建立一个4×4的网格。
I C B K
A O R E
M D E R
A E A A
我可以通过代码实现这一点:
s = "ICBKAOREMDERAEAA"
for i in range(1, len(s) + 1): # range doesn
我在R中有一个由50个数字组成的向量,我使用sample()生成这个向量的排列,但我的问题是:
在不重复的情况下,从这个向量可以生成的组合总数是多少?
样本是否不重复地计算排列??
我所做的是这样的:
for (i in 1:100)
{
test$x <- sample(test$x,nrow(test), replace=FALSE)
}
有没有可能从x列的代码中得到重复的排列??
我有个简短的问题!我有一个矩阵,大约有8列和20行。矩阵的每个索引都填充了一些字母。我想知道是否有一种有效的方法来产生矩阵的排列(列)?我正在研究一个列置换密码,我想从本质上测试每一个列的排列(交换整个列),这样我就可以解决这个密码了。
是否有一种有效的方法来使用python中的迭代工具或其他我不知道的技术?非常感谢您的帮助!
我首先初始化数组,这样做:
LMATRIX = [['' for x in xrange(8)] for x in xrange(53)]
然后再用字母填满它..。
例如在排列之前:
0 1 2 3 4 5 6 7
B C R H L M N O
J