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： ?
，并排序 #不同按照cos2大小设定颜色梯度，也可以设置alpha梯度 fviz_pca_var(wine.pca2,axes=c(1,2), col.var = "cos2", gradient.cols...", gradient.cols = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07")) 变量分组 #人为分组 bb<-as.factor(c(rep(c("soil","micro...)#score 可视化coord fviz_pca_ind(wine.pca2, geom=c("point","text"), addEllipses = T,...，只需要关注方向与位置 样本在变量同侧是具有高数值，反之则值低 fviz_pca_biplot(wine.pca2, axes = c(1,2),repel = F,...rep(c("soil","plant"),6),"plant")) )%>%ggpar(xlab="PC1",ylab="PC2",title="PCA-Biplot
PCA降维的算法的代码，可以使用sklearn进行直接进行调用，调用的代码如下： 将sklearn机器学习框架进行安装 pip install sklearn 调用sklearn工具包用来进行PCA数据降维...,[1,2.5,1.1,0.6,0.6,1.3,0.5,207,208,1.0]]) 降维计算 x = x.T #计算x矩阵的转置矩阵 x,mu,sigma = BatchNormalize(x) c...= np.cov(x.T) #np.cov计算矩阵X的协方差 w,v = np.linalg.eig(c) #协方差矩阵的特征值和特征向量 v = v[:,0:2] #主成分分析取前两列 y = np.dot...(x,v) 输入矩阵X为： 三维降维为二维后进行矩阵输出： 完整代码开源在本人github社区： https://github.com/qianyuqianxun-DeepLearning/PCA-code.git
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
cgma=zeros(size(A)); cgma(1,1)=theta1; cgma(2,2)=theta2; -(N_vector*cgma*M_vector') N_vector*cgma 早期的代码备份
冒泡排序算法的原理 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。 对每一对相邻元素做同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点，最后的元素应该会是最大的数。...代码实现 /** * Created by 冲哥 on 2020.11.28 * 微信关注公众号【C语言中文社区】，免费领取200G精品学习资料 */ #include int
银行家算法 例子： T0时刻进程P1提出需要（1、0、2）个资源的请求 T0时刻进程P4提出需要（3、3、0）个资源的请求 T0时刻进程P0提出需要（0、2、0）个资源的请求 定义全局变量：...Allocation[a][i] = Allocation[a][i] + Request[i]; Need[a][i] = Need[a][i] - Request[i]; } } } 完整代码...系统处于不安全状态\n"); } printf("请输入资源请求的进程（0：P0 1:P1 2:P2 3:P3 4:P4）："); scanf("%d",&a); printf("输入请求A、B、C资源的数目
以下是一个较为复杂的 C 语言代码示例，展示了如何使用指针和动态内存分配来实现一个简单的字符串操作库： #include #include #include...destroyString(str2); destroyString(concatenated); destroyString(copied); return 0; } 上述代码中...请注意，这只是一个相对复杂的示例代码，演示了如何使用指针和动态内存分配来操作字符串。在实际编写代码时，应根据具体需求选择合适的字符串处理库或者使用已有的标准库函数来处理字符串。
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： ?
1、love图案的C语言爱心代码 C语言爱心代码如下： #include int main() { int i, j, k, n = 0, x = 0, y = 50; //爱心的头部没有规律...printf("e"); y--; } else break; } printf("\n"); } printf("\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n"); return 0; } 已把大量C语言源码整理为一个压缩包关注微...信 公 众 号：“C和C加加” 回复：“源码” 即可获取 效果展示： 2、心形图案的C语言爱心代码 代码如下： #include int main() { int i,...m++) printf("%c", c);//输出右半部分字符小爱心 printf("\n"); //每一行输出完毕换行 } for (i=1; i<=3; i++) { //下3行中间没有空格...} 效果展示： 3、复杂动态C语言爱心代码 代码如下： #include #include #include #include <tchar.h
Chameleon算法的C语言实现及代码解析在计算机科学领域中，算法的设计和实现是非常重要的。而在大量的算法中，Chameleon算法以其独特的特点和应用广泛受到了研究者们的关注。...本文将围绕Chameleon算法的C语言实现及其代码解析展开，通过具体的示例来解释其原理和应用。...Chameleon算法的C语言实现及代码解析Chameleon算法是一种基于模拟生物觅食原理的算法，其主要目的是通过模拟觅食过程来解决优化问题。...，我们可以看到Chameleon算法的C语言实现的基本逻辑。...希望本文对读者有所启发，能够更好地理解Chameleon算法的C语言实现及其代码解析。
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。...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： ?...Python实现 1.代码实现 伪代码如下（摘自机器学习实战）： ? ? ? ?...2.代码下载 下载地址： https://github.com/jimenbian/PCA loadDataSet函数是导入数据集。 PCA输入参数：参数一是输入的数据集，参数二是提取的维度。
直接上代码了，两个文件分别是main.c和banker.h main.c #include #include #include "banker.h" //试探分配...+= res->B; Allocation[process].C += res->C; Allocation[process].D += res->D; Need[process...].A -= res->A; Need[process].B -= res->B; Need[process].C -= res->C; Need[process].D -= res...-= res->B; Allocation[process].C -= res->C; Allocation[process].D -= res->D; Need[process...D A B C D A B C D A B C D\n"); printf(" P0 %d %d %d %d %d %d %d %d %d %d %d %d %d %d %d %d\n",Max
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。 ?
#include int main() { int i, j, k, l, m; char c=3; //ASCII码里面 3 就是一个字符小爱心 for (i=1; i<=5;...j<=32-2*i; j++) printf(" "); //左边的空格，每下一行左边的空格比上一行少2个 //8*n-2*i for (k=1; k<=4*i+1; k++) printf("%c"...m++) printf("%c", c);//输出右半部分字符小爱心 printf("\n"); //每一行输出完毕换行 } for (i=1; i<=3; i++) { //下3行中间没有空格...for (j=1; j<=24+1; j++) printf(" "); //左边的空格 //8*(n-1)+1 for (k=1; k<=29; k++) printf("%c", c);//...//最后一行左边的空格 printf("%c\n", c); //最后一个字符小爱心 for (i=1; i<=5; i++) printf("\n"); //最后空出5行 return 0;
以下是一个较为复杂的 C 语言代码示例，它演示了如何使用链表数据结构实现一个简单的图（Graph）数据结构，并实现图的深度优先搜索（DFS）算法： #include #include...visited[i] = 0; } printf("深度优先搜索结果："); DFS(graph, 0, visited); return 0; } 上述代码实现了一个使用链表数据结构表示的简单无向图...（undirected graph）数据结构，并展示了如何实现图的深度优先搜索（DFS）算法。...实际编程中，根据需求选择适当的数据结构和算法是非常重要的。
看了代码果然不一般啊，不一般。...W(8)i++ 更对的代码访问这里： http://www.ioccc.org/years.html)) ☆文章版权声明☆ * 网站名称：obaby@mars * 网址：https://...h4ck.org.cn/ * 本文标题： 《C语言混乱代码》 * 本文链接：https://h4ck.org.cn/2012/04/c/ * 转载文章请标明文章来源，原文标题以及原文链接...generate_disasm_line 以及 generate_disassembly VS2010 + IDASDK6.2搭建IDA Plugin开发环境 VS2008安装Detours库 【Windows 7 64bit】 C语言...：字符串详解 C语言二维数组 打印方阵
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