小编邀请您，先思考： 1 PCA算法的原理是什么？ 2 PCA算法有什么应用？...主成分分析（PCA）是一种基于变量协方差矩阵对数据进行压缩降维、去噪的有效方法，PCA的思想是将n维特征映射到k维上（k<n），这k维特征称为主元，是旧特征的线性组合，这些线性组合最大化样本方差，尽量使新的...协方差的计算是针对两维的，对于n维的数据集，可以计算C(n,2)种协方差。 n维数据的协方差矩阵的定义如下： ? Dim(x)表示第x维。...3、PCA过程 第一步，获取数据，下图中的Data为原始数据，一共有两个维度，可看出二维平面上的点。 ? 下图是Data在二维坐标平面上的散点图： ?
前言 在机器学习中降维是我们经常需要用到的算法，在降维的众多方法中PCA无疑是最经典的机器学习算法之一，最近准备撸一个人脸识别算法，也会频繁用到PCA，本文就带着大家一起来学习PCA算法。...前置内容 要学会PCA算法，首先需要了解矩阵分解算法。而矩阵分解算法又分为特征值分解和SVD(奇异值)分解，这两个算法的目的都是提取出一个矩阵最重要的特征。...PCA算法 PCA即(Principal Component Analysis)主成分分析算法，是机器学习种应用得最广泛的数据降维算法。...PCA算法实现 基于特征值分解协方差矩阵实现PCA算法 输入数据集，需要降维到k维。 1）去均值，即将每一维特征减掉各自的平均值。...那么标准化后的特征向量为： 因此我们的矩阵P是： 可以验证协方差矩阵C的对角化： 最后我们用P的第一行乘以数据矩阵，就得到了降维后的表示： 数据矩阵X降维投影结果为： ?
PCA 算法也叫主成分分析（principal components analysis），主要是用于数据降维的。 为什么要进行数据降维？...算法就是用来解决这种问题的，其核心思想就是将 n 维特征映射到 k 维上（k < n），这 k 维是全新的正交特征。...注意，此时我们一般应该在对特征进行方差归一化，目的是让每个特征的权重都一样，但是由于我们的数据的值都比较接近，所以归一化这步可以忽略不做 第一步的算法步骤如下： ? 本例中步骤3、4没有做。...上图中的直线就是我们选取的特征向量，上面实例中PCA的过程就是将空间的2维的点投影到直线上。 那么问题来了，两幅图都是PCA的结果，哪一幅图比较好呢？...另外，由于我们前面PCA算法第一步的时候已经执行对样本数据的每一维求均值，并让每个数据减去均值的预处理了，所以每个特征现在的均值都为0，投影到特征向量上后，均值也为0.因此方差为： ?
PCA算法 PCA，即主成分分析（Principal Component Analysis），是一种常用的降维技术，用于从高维数据中提取最重要的特征。...基于最大可分性推导 基于最近重构误差推导 即等价于最大化方差： PCA算法流程 数据预处理： 标准化：对每个特征进行零均值化，即将每个特征的平均值减去整个特征列的平均值，并除以标准差。...PCA缺点 PCA的缺点包括： 数据预处理：PCA对数据的预处理要求较高。标准化是必要的，因为PCA是基于特征之间的协方差矩阵进行计算的。...非线性问题：PCA是一种线性降维方法，它假设数据是线性可分的。对于非线性问题，PCA可能无法捕捉到数据的复杂结构。针对非线性问题，可以使用核PCA或其他非线性降维方法。...基于PCA的人脸识别 机器学习之基于PCA的人脸识别_一片叶子在深大的博客-CSDN博客
本文要介绍的目录为： 使用PCA的必要性 PCA的本质 前置知识的介绍 PCA的数学原理 PCA的思想 PCA的实现 使用PCA的必要性 ?...如上图所示，假设我们的原始数据A, B, C是在直角坐标系中的三个点，它们的坐标分别为A(x_a, y_a), B(x_b, y_b), C(x_c, y_c)，那么我们现在想要使用pca，将这三个在平面上的点降维到直线上...那么现在的问题就是： 平面中的A, B, C点（高维数据）可以通过怎样的映射关系降维到黄线上（也就是高维的数据如何在低维中表示）。 这条黄线（就是低维）怎么求/确定？...这看起来似乎是一个很蠢的问题，因为答案貌似很简单，比如图xx中的点ABC不就是A(x1, y1), B(x2, y2), C(x3, y3)吗？对滴！...假设我们最终的协方差矩阵（就是上面说的对角化后的矩阵）为D，X为我们的特征矩阵，C为我们特征矩阵X的协方差矩阵，我们要找到一个矩阵P，使得我们的X特征矩阵可以变成D矩阵。 ?
pca算法: 算法原理： pca利用的两个维度之间的关系和协方差成正比，协方差为０时，表示这两个维度无关,如果协方差越大这表明两个维度之间相关性越大，因而降维的时候， 都是找协方差最大的。...2 计算协方差矩阵C=1mXTXC=1mXTX 3 求出CC的特征值和特征向量 4 将特征向量按对应特征值大小从上到下按行排列成矩阵，取前k行组成矩阵P 5 Y=XPY=XP就是降维到k维后的数据。...= PCA(n_components=2) reduced_X = pca.fit_transform(X) red_x, red_y = [], [] blue_x, blue_y = [], [...green_x.append(reduced_X[i][0]) green_y.append(reduced_X[i][1]) plt.scatter(red_x, red_y, c=...'r', marker='x') plt.scatter(blue_x, blue_y, c='b', marker='D') plt.scatter(green_x, green_y, c='g',
也就是 算法（algorithm） 一个程序除了 算法 和 数据结构 这两个要素外，还应当采用 结构化程序设计方法 进行程序设计，并用某一种 计算机语言 表示。...什么是算法 算法是为了解决问题而执行的一系列步骤。 计算机的算法可以分为两大类别： 数值运算算法 数值运算的目的是求数值解。 非数值运算算法 非数值运算用于事务管理领域（图书检索，人事管理等等）。...算法的目的是为了求解，“解”就是输出 有效性。算法中的每一个步骤都应当能有效地执行，并得到确定的结果 怎么表示一个算法 常用的方法有： 自然语言 流程图 NS图 伪代码 .........流程图表示算法 流程图是用一些图框来表示各种操作， 用图形表示算法，直观形象，易于理解。...image.png 以上面的例子做N-S图 image.png 用C语言表示算法 while循环 #include int main() { int a,i; a
前言 PCA，即主成分分析，是一种数据降维的方法,旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标,降低数据维数，从而实现提升数据处理速度的目的。 流程 1.数据标准化处理。...个人理解 PCA算法的核心降维其实就是把高维的数据选取一组组基底（即协方差矩阵计算出特征向量）进行分解，这个基底要让高维分解的数据尽量包含更多的信息（方差：数据更分散；协方差：线性无关），毕竟高维数据变成低维数据肯定要损失一些信息...2）PCA对数据降维的同时也对新求出的特征值进行排序，根据所设置的阈值进行根据重要性程度的排列，可以达到在降维的同时最大程度保留原有信息。 3）各个主成分之间正交，无原始数据之间的互相影响。...3）非高斯分布的情况下，PCA方法得出的主元可能不是最优的。
if(n<m){ temp = n; n = m; m = temp; }; p=n*m; // 欧几里德算法 // 100 模 60 余 40 // 60...='\n'){ // 字符 if(c>='a'&&c='A'&& c<='Z'){ letters++; // 空格 }else if(c...==32){ space++; // 数字 }else if(c>='0' && c<='9'){ digit++; // 其它 }else{...甲队为a,b,c三人，已队为x,y,z三人，由抽签决定比赛。有人向队员打听比赛的的名单。a说他不和x比，c说他不和y,z比，请编程序找出三队赛手的名单。...='z'){ printf("a--%c\tb--%c\tc--%c\n",i,j,k); // a--z b--x c--y
摘要：本文主要是对 DOA(波达方向)估计中传统 MUSIC 算法及其改进算法作了简要 的介绍，主要包括了MUSIC算法，求根MUSIC算法，循环MUSIC算法，波束空间MUSIC算法，SMART MUSIC...算法。...于是在原来MUSIC的基础上又诞生了求根MUSIC算法、约束MUSIC算法、波束空间MUSIC算法等。 2 ....2．3求根MUSIC算法： 2．3．1求根MUSIC算法原理 对于阵元间距为d的等距直线阵列，导引向量 的第m个元素可以表示为 则MUSIC谱函数可以写成： 其中 是矩阵C中第L条对角线的元素之和。...假定入射信号为窄带信号，波长为 ，则M维接受信号矢量可以表示为 其中 是阵列方向向量： 从向量 中抽出一个L维的子向量 ( )，有 当满足 时， 当满足 时， 可以证明，向量 的子向量的相关矩阵C满足
直接选择排序 2.2堆排序 三 交换排序 3.1冒泡排序 3.2快速排序 3.3快速排序的优化(非递归） 四 归并排序 4.1归并排序递归版本 4.2归并排序非递归版本 总结 ---- 前言 常见的排序算法如下...时间复杂度：O(N^2) 空间复杂度：O(1)，它是一种稳定的排序算法 稳定性：稳定 1.2希尔排序 希尔排序法又称缩小增量法。..., key+1, right); } 1.空间复杂度 0（lgn） 2.时间复杂度0（n*lgn） 3.3快速排序的优化(非递归） 主要通过数据结构栈来模拟实现类似于二叉树的前序遍历 如果有同学对C语言实现栈不熟悉可以点一下链接...：C源实现数据结构栈 具体代码如下： typedef int STDataType; typedef struct Stack { STDataType* a; int top; // 栈顶 int...,该算法是采用分治法（Divide andConquer）的一个非常典型的应用。
) > library(affycoretools) > data("CLLbatch") > data("disease") > CLLgcrma<-gcrma(CLLbatch) #使用gcrma算法预处理数据...ave")#聚类分析 > plot(hc)#聚类画图 > sampleNames <- sub(pattern = "\\.CLL",replacement = "",colnames(eset))#PCA
前言 贪心算法的定义： 贪心算法是指在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，只做出在某种意义上的局部最优解。...贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。...贪心算法和动态规划本质上是对子问题树的一种修剪，两种算法要求问题都具有的一个性质就是子问题最优性(组成最优解的每一个子问题的解，对于这个子问题本身肯定也是最优的)。...贪心算法的定义： 贪心算法是指在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，只做出在某种意义上的局部最优解。...总结 这篇文章我简单介绍了贪心算法，真的只是简单介绍，大佬们可以划走了，但这篇文章对新手还是会有很多帮助的，希望这篇文章可以为广大算法新手们的深入学习打好基础。
洗牌算法 Fisher-Yates洗牌算法是由 Ronald A.Fisher和Frank Yates于1938年发明的，后来被Knuth在书中介绍，很多人直接称Knuth洗牌算法， Knuth大家应该比较熟悉...，《The Art of Computer Programming》作者，算法理论的创始人。...我们现在所使用的各种算法复杂度分析的符号，就是他发明的。 等概率：洗牌算法有些人也称等概率洗牌算法，其实发牌的过程和我们抽签一样的，大学概率论讲过抽签是等概率的，同样洗牌算法选中每个元素是等概率的。...用洗牌算法思路从1、2、3、4、5这5个数中，随机取一个数 [640?...int randX = randNumber/M; int randY = randNumber%M; swap(iX,iY,randX,randY); } 更多案例可以go公众号：C语言入门到精通
一、冒泡排序 冒泡排序（英语：Bubble Sort）是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序（如从大到小、首字母从A到Z）错误就把他们交换过来。...; i < len; i++) printf("%d ", arr[i]); return 0; } 二、选择排序 选择排序（Selection sort）是一种简单直观的排序算法...交换两个变量 { int temp = *a; *a = *b; *b = temp; } */ 三、插入排序 插入排序（英语：Insertion Sort）是一种简单直观的排序算法...;j--) arr[j] = arr[j-1]; arr[j] = temp; } } 四、希尔排序 希尔排序，也称递减增量排序算法...希尔排序是非稳定排序算法。
算法简介 银行家算法（Banker’s Algorithm）是一个避免死锁（Deadlock）的著名算法，是由艾兹格·迪杰斯特拉在1965年为T.H.E系统设计的一种避免死锁产生的算法。...算法目的 为了了解系统的资源分配情况，假定系统的任何一种资源在任意时刻只能被一个进程使用，任何进程已经占用的资源只能由进程自己释放，而不能由其他进程抢占，当进程申请的资源不能满足时，必须等待。...因此只要资源分配算法能保证进程的资源请求，且不出现循环等待，则系统不会出现死锁。 算法原理 在避免死锁的方法中，所施加的限制条件较弱，有可能获得令人满意的系统性能。...银行家算法的基本思想是分配资源之前，判断系统是否是安全的；若是，才分配。它是最具有代表性的避免死锁的算法。 设进程cusneed提出请求REQUEST [i]，则银行家算法按如下规则进行判断。...安全性检查算法 （1）设置两个工作向量Work=AVAILABLE;FINISH （2）从进程集合中找到一个满足下述条件的进程， FINISH==false; NEED<=Work; 如找到，执行（
100 #include int max[M][M],allocation[M][M],need[M][M],available[M]; int i,j,n,m,r; void testout() //算法安全性的检测
计数排序（Counting Sort） 计数排序是一个非基于比较的排序算法，该算法于1954年由 Harold H. Seward 提出。...它的优势在于在对一定范围内的整数排序时，快于任何比较排序算法。...这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。...char cs[] = { '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', 'a', 'b', 'c'...index]; num = num >> offset; } for (int i = pos; i < length; i++) { printf("%c"
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