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2019-04-15 07:35:00
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# rtmp分析RtmpPlayer播放器类继承自PlayerBase(播放器基类，主要处理播放的开始，暂停，停止，相关信息的获取，以及视频显示以及音频播放回调函数的设置)TcpClient(网络连接基类，负责网络连接断开与数据的发送接收)RtmpProtocol(rtmp协议类，主要处理rtmp握手以及rtmp数据的发送与接收) RtmpPlayer从服务器收到数据的...
原创
2021-08-27 17:16:45
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# Java 实现主成分分析
主成分分析（PCA）是一种常见的数据分析技术，用于降低数据的维度、去除噪声，并帮助我们理解潜在的数据结构。通过寻找数据中最重要的特征（主成分），PCA能够有效优化后续的分析和建模。本文将介绍如何在Java中实现PCA，并提供相应的代码示例。
## PCA 的基本原理
PCA 的核心思想是找到一个新的坐标系，在这个坐标系中，数据的方差最大。这个新坐标系的轴（也就是
bounde用户错误said: 550 Invalid User said: 550Recipient unknown said: 550 #2175041 unavailable mail user (said: 503 RCPT account isn't a local account me said: 550 5.7.1 Requested action not takensai
原创
2023-04-10 11:12:24
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# 主成分分析 Java实现
## 引言
主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是一种常用的降维技术，用于将高维数据转换为低维数据，同时尽量保留原始数据的有用信息。在数据分析、模式识别、图像处理等领域有广泛的应用。本文将介绍如何使用Java实现主成分分析算法，并提供代码示例。
## 主成分分析算法简介
主成分分析通过线性变换将原始数据映射到新的坐标
原创
2023-08-09 05:22:09
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主成分分析是利用降维的思想，在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法。 算法的具体步骤如下： 1）对向量X进行去中心化。 2）计算向量X的协方差矩阵，自由度可以选择0或者1。 3）计算协方差矩阵的特征值和特征向量。 4）选取最大的k个特征值及其特征向量。 5）用X与特征向量相乘。代码如下：一、导入库# 数据处理
import pandas as pd
import nump
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2023-05-23 21:51:14
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这里简单对nova resize的代码调用简单记录，写得不好的地方还请见谅！测试环境：OpenStack Liberty（rdo）# compute-1计算节点下一台test-cirros-1的虚拟机[root@controller1 ~(keystone_admin)]# nova show test-cirros-1+--------------------------------------
原创
2016-04-18 00:03:48
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主成分分析在于降维，很多特征存在多重共线性，通过降维可以减少数据量，同时对结果产生影响又不大。以下是实例讲解主成分分析是如何做的，至于数学原理，有待以后补充（好像给自己挖了很多细节上的坑，内容太多了，现在就是想不断知道常用机器学习与深度学习的主流算法运用，至于细节原理还是需要后面慢慢啃）。1. 问题真实的训练数据总是存在各种各样的问题：1、 比如拿到一个汽车的样本，里面既有以“千米/每小时”度量的
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2024-02-25 22:17:14
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主成分分析(PCA, Principal Component Analysis)一个非监督的机器学习算法主要用于数据的降维处理通过降维,可以发现更便于人类理解的特征其他应用:数据可视化,去噪等 主成分分析是尽可能地忠实再现原始重要信息的数据降维方法 原理推导:如图,有一个二维的数据集,其特征分布于特征1和2两个方向 现在希望对数据进行降维处理,将数据压缩到一维,直观的
文章目录写在前面一、PCA主成分分析1、主成分分析步骤2、主成分分析的主要作二、Python使用PCA主成分分析 写在前面作为大数据开发人员，我们经常会收到一些数据分析工程师给我们的指标，我们基于这些指标进行数据提取。其中数据分析工程师最主要的一个特征提取方式就是PCA主成分分析，下面我将介绍Python的sklearn库中是如何实现PCA算法及其使用。一、PCA主成分分析什么是PCA主成分分析
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2023-10-17 11:58:37
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部分分式展开 部分分式展开的步骤主要为： 判断有理分式是否为假分式，若是则将其化为真分式。 有理分式 \[ \def\MY#1#2{ #1_{#2} x^{#2}} F(x) = \frac{N(x)}{D(x)}= \frac{ \MY{b}{m} + \MY{b}{m-1} + \cdots \ ...
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2021-09-17 20:09:00
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多元统计分析的过程包括:第一类：多变量分析过程，包括princomp(主成分分析)、factor（因子分析）、cancorr(典型相关分析、multtest（多重检验）、prinqual（定性数据的主分量分析）及corresp（对应分析）;
第二类：判别分析过程，包括discrim（判别分析）、candisc（典型判别）、stepdisc（逐步判别）
第三类：聚类分析过程，包括cluster（谱系
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2023-10-13 12:40:44
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前面写的一些统计学习方法都是属于监督学习（supervised learning），这篇主成分分析（principal components analysis，简称 PCA ）和下一篇聚类分析（clustering）都是属于非监督学习（unsupervised learning）。之前 ISLR读书笔记十二 中已经提到过主成分这一概念。其主要目的是利用一小部分数据组合，尽可能多地体现这里的
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2024-01-24 23:08:38
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from time import timeimport loggingimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.model_selection import train_test_s
原创
2022-11-02 09:42:56
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PCA目的：举个例子，一共有两门考试，语文和数学，有大概10名同学参加了考试，这个数据看起来还不是很大，维度也只有两维，也就是说只有语文和数学两个维度，我们一眼看上去分辨并不是很难，同时，如果要传输这个数据，也并没有很大的工程量。 那我们再换个例子，一共有九门考试，信号与系统、数理方程、数字电路、模拟电路、高等数学、复变函数、DSP、单片机、电视原理。有300名同学参加了考试，想象一下一眼望过去，
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2023-09-25 16:35:32
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# Java 主成分分析
主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）是一种常用的数据降维和特征提取方法。它通过线性变换将高维数据映射到低维空间中，从而实现数据的降维和去除冗余信息的目的。
## PCA 原理
PCA 的核心思想是将原始数据从坐标系中旋转，使得数据在新的坐标系下具有最大的方差。这样做的好处是，原始数据中的相关性较大的特征可以被合并到较少的
原创
2024-01-20 04:16:21
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参考url:主成分分析(principal component analysis,PCA),无监督算法之一，PCA是一种非常基础的降维算法，适用于数据可视化、噪音过滤、特征抽取和特征工程等领域。1、主成分分析简介主成分分析是一个快速灵活的数据降维无监督方法。这些向量表示数据主轴，箭头长度表示输入数据中各个轴的‘重要程度’ ，即它衡量了数据投影到主轴上的方差的大小。每个数据点在主轴上的投影
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2023-09-26 16:38:16
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主成分分析常用于社会科学、市场调研和使用大型数据集的其他行业数据建模分析中处理数据，用来从大数据集形成较小数量的不相关变量。在一系列数据分析中，通常将主成分分析作为其中的一个步骤。主成分分析的目的是为了使用最少数量的主成分来解释最大量的方差。可以使用主成分分析减少变量数目并避免多重共线性，也可以在相对于观测值数目而言有太多预测变量时使用主成分分析。►算法思想主成分分析PCA（Principal C
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2024-09-13 19:00:17
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PCA是一种统计方法，常用于解决数据降维、算法加速和数据可视化等问题，背后的数学工具是SVD。一、主成分分析的内涵通过正交变换将一组个数较多的、彼此相关的、意义单一的指标变量转化为个数较少的、彼此不相关的、意义综合的指标变量。转换后的这组变量叫主成分。二、关于降维1.必要性（1）多重共线性——预测变量间相互关联。多重共线性会导致解空间的不稳定，从而可能导致结果的不连贯。（2）高维空间本身具有稀疏性
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2024-01-03 22:02:28
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主成分分析法是一个非监督的机器学习算法，主要用于数据的降维。通过降维，可以发现更便于人类理解的特征。
使数据映射到另一个轴上
求解目标主成分分析的步骤：对样本进行demean处理（使所有样本的均值为0）取一个轴的方向 w = （w1，w2...，wn），使我们的样本，映射到w之后，使下式最大
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2023-10-07 23:21:19
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