python实现PCA算法
Software version： Python 2.7.12 |Anaconda 4.2.0 (64-bit)|
法1. 编程一步一步实现
法2. sklearn
我们以定义函数的形式来一步一步进行
1.1 导入模块：Numpy，Pandas
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2017/8/17 14:20
# @Author : L
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2023-08-18 16:00:38
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计算方法 由莱布尼兹公式变形后得到的 要是想用其他算法可以参考这里https://www.zhihu.com/question/312520105代码c//莱布尼兹公式求PI 取MAX k=1,000，000,000
#include<stdio.h>
#define TIMES 1000000000
int main()
{
long double pi=0;
for (do
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2024-09-09 12:22:45
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# 如何实现Kappa计算Python代码
## 简介
在本文中，我将指导你如何使用Python编程语言实现Kappa计算。Kappa计算是一种用于描述并行程序的形式化方法，通过对程序中活动和数据的交互进行建模。首先，让我们了解一下整个过程的流程。
## 流程图
```mermaid
graph LR
A[开始] --> B(准备数据)
B --> C(计算Kappa)
C --> D(输出结
原创
2024-02-26 04:11:07
321阅读
分类与预测算法评价Kappa统计Kappa统计是比较两个或多个观测者对同一事物，或观测者对同一事物的两次或多次观测结果是否一致，以由于机遇造成的一致性和实际观测的一致性之间的差别大小作为评价基础的统计指标。Kappa统计量和加权Kappa统计量不仅可以用于无序和有序分类变量资料的一致性、重现性检验，而且能给出一个反映一致性大小的“量”值。Kappa = +1：说明两次判断的结果完全一致Kappa
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2024-06-09 08:19:40
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1 定义百度百科的定义：它是通过把所有地表真实分类中的像元总数（N）乘以混淆矩阵对角线（Xkk）的和，再减去某一类地表真实像元总数与被误分成该类像元总数之积对所有类别求和的结果，再除以总像元数的平方减去某一类中地表真实像元总数与该类中被误分成该类像元总数之积对所有类别求和的结果所得到的。这对于新手而言可能比较难理解。什么混淆矩阵？什么像元总数？
我们直接从算式入手：\(p_0\)是每一类正确分类的
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2023-10-05 08:49:40
128阅读
特征抽取 可以将原始数据集变换到一个维度更低的新的特征子空间，在尽可能多地保持相关信息的情况下，对数据进行压缩。 3. 核主成份分析 Kernel Principle Component Analysis3.1 简单介绍现实世界中，并不是所有数据都是线性可分的通过LDA，PCA将其转化为线性问题并不是好的方法线性可分 VS 非线性可分引入核主成份分析可以通过kPCA将非线性数据
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2024-01-15 23:27:07
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一、前言PCA算法算是一个比较简单的无监督机器学习算法。主要作用就是用作数据样本特征降维。个人对于PCA算法的理解是通过变换坐标系，从而将高维度样本压缩到低维度，同时还尽可能的保留样本数据的大部分信息。 PCA算法在实际项目应用中的作用包括以下几个方面：用在数据预处理方面，在监督学习算法中，输入样本维度非常大的时候，此时为了加速学习算法可以利用pca算法降低样本维度，减小内存，提高运行效率。当高维
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2023-10-06 19:24:35
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本案例适合应用统计，数据科学，电商专业K均值对客户进行分类的案例都做烂了......但我认为这个案例还是有一定的价值的，使用了pca，还有轮廓系数寻找最优的聚类个数。下面来看看。需要这代码演示数据的同学可以参考：数据代码准备导入包import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seabor
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2024-01-20 01:18:36
41阅读
下面的知识点是摘自于b站“课工场优越实训中心”的文章《三张图讲清楚大数据基础设施》 文章链接为：https://www.bilibili.com/read/cv8768704?share_source=copy_link&share_medium=iphone&bbid=Z74E607FA37E3C304E68B048B0E9982CAA2A&ts=1611108435la
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2023-10-31 14:43:02
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减少数据生产者和消费者之间的处理延迟，一直是现代计算构架不断演进的主要动力。由此，诞生了实时和低延迟处理的计算构架，如Lambda和Kappa等，这类混合架构取长补短，架起传统的批处理层和交互式层之间连接的桥梁。Lambda【3】 -该架构是经典的大数据处理范式，是由南森•马兹（Nathan Marz）提出的一个实时大数据处理框架。更多有关Lamda的信息，请读者访问Lambda官方网站。（注：文
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2023-11-15 17:21:04
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# 计算 Kappa 值的 R 语言指南
Kappa 值（Kappa Statistic）是一种用于评估评级者之间一致性的方法。它广泛应用于医疗、心理学、社会科学等多个领域。在这篇文章中，我们将一步一步地学习如何在 R 语言中计算 Kappa 值。以下是整个流程的总结与步骤概览。
## 流程概览
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装所需的 R 包 |
为啥要算总体分类精度和kappa系数呢？想必大家都知道是为了精度评价，当我们没有实测数据的时候，那么总体分类精度和kappa系数就派上用场了！我们没有实测数据，依旧能够评价自己的方法和模型的优良性。博客写的有点啰嗦~啊哈哈哈哈哈哈哈哈哈一、分类精度和kappa系数的计算公式 首先先看一下总体分类精度和kappa系数的计算公式1.1总体分类精度：1.2kappa系数： 我们先知道总体分类精度和kap
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2024-07-04 21:58:21
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kappa和lambda对比浪尖浪尖聊大数据首先我们会详细的讲解这两种架构，实现这两种架构的技术工具，还有就是如何决策使用这两种架构。如何构建一个实时处理系统架构一直争论不断。一个好的实时处理系统必须是容错和可升级的。必须支持批量和增量的更新，必须可扩展。在这些讨论中一个重要的里程碑是，storm的创始人，NathanMarz，描述了我们目前所了解的lambda架构。Lambda架构目前已经有很多
原创
2021-03-15 23:56:51
563阅读
对比kappa和lambda
原创
2021-07-26 15:05:18
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一 Lambda架构与Kappa架构1.1 Lambda架构Lambda架构基本介绍：Lambda架构最早是由storm的创始人，Nathan Marz进行提出并描述了我们目前所了解的lambda架构。Lambda架构先入为主，已经适用在了绝大部分的公司里面了。绝大部分公司从刚开始发展大数据技术为主，到现在都是采用的Lambda架构。Lambda架构离线和实时处理技术走两条线，离线的专门做离线数据
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2024-08-10 09:21:18
340阅读
Lambda 架构 Lambda 架构由Storm的作者Nathan Marz提出，其设计目的在于提供一个能满足大数据系统关键特性的架构，包括高容错、低延迟、可扩展等。其整合离线计算与实时计算，融合不可变性、读写分离和复杂性隔离等原则，可集成Hadoop, Kafka, Spark，Storm等各类大数据组件。 Lambda 架构可分解为三层Layer，即Batch Layer, Real-T
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2024-05-14 20:11:52
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实时数仓 Kappa 架构与 Lambda 架构对比，优缺点有哪些？1 数据仓库概念2 离线大数据架构3 Lambda 架构4 Kappa 架构5 Lambda 架构与 Kappa 架构的对比 1 数据仓库概念数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于
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2023-11-01 20:31:59
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# Kappa系数及其在Python中的应用
## 引言
在数据科学和统计学中，Kappa系数是一种用于评估两个或多个观察者/分类者之间一致性的方法。特别是在分类问题中，Kappa系数为我们提供了一种对分类一致性的量化分析方法。本文将介绍Kappa系数的定义、计算方式，并通过Python代码来进行演示。
## Kappa系数简介
Kappa系数（κ）是一种度量观察者之间一致性的统计量。其值
"#测试gini\n",
"gini=calGini((l,r),classLabels)\n",
"print(gini)\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 19,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"def getBestSplit(dataSet,featureNumbers
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2023-09-14 09:20:25
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一、回顾Lambda架构【架构】Lambda架构_Sunny的专栏二、Kappa架构通过回顾Lambda架构，了解到其有优点也有缺点，人们也划分成支持者和反对者两派。Kappa 架构是LinkedIn的Jay Kreps结合实际经验和个人体会，针对Lambda架构进行深度剖析，分析其优缺点并采用的替代方案。2.1 Kappa架构诞生意义Lambda 架构的一个很明显的问题是需要维护两套分别跑在批处
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2023-08-16 22:25:47
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