在加电时，I /O被配置为输入。PCA9555，将8个寄存器分为四个寄
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2022-10-31 19:22:42
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T113 i2c gpio拓展芯片xl9555开发应用笔记参考资料内核添加支持设备树引用应用调用参考资料XL9555_I_O扩展器.PDFhttps://blog.csdn.net/lnwechag/article/details/128692334内核添加支持xl9555可使用 pca9555驱动，在设备树使能pca9555节点，参考如下：内核驱动：/kernel/drivers/gpio/gp
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2023-12-14 13:58:41
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T113 i2c gpio拓展芯片xl9555开发应用笔记参考资料内核添加支持设备树引用应用调用内核添加支持xl9555可使用 pca9555驱动，在设备树使能pca9555节点，参考如下：内核驱动：/kernel/drivers/gpio/gpio-pca953x.cmake menuconfig配置编译 CONFIG_GPIO_PCA953X=y或拷贝出来手动编译成模块加载注意这里的i2c地址
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2023-12-07 15:32:26
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我目前认为的，并不代表正确 pca主要用于降维 图片来源：https://www.zhihu.com/question/41120789/answer/474222214 例如二维到一维，求协方差矩阵的单位特征向量，得a1和a2，其中一个就为x轴得方向向量，一个为y的 让x和y一个乘a1，一个乘a2 ...
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2021-09-21 18:00:00
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主成分分析（Principal components analysis）-最大方差解释
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2023-04-12 11:42:18
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参考： [1] 机器学习-白板推导系列（五）-降维（Dimensionality Reduction）
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2019-04-15 20:31:00
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PCA（Principal Component Analysis),称主成分分析，从统计学的角度来说是一种多元统计方法。PCA通过将多个变量通过线性变换以选出较少的重要变量。它往往可以有效地从过于“丰富”的数据信息中获取最重要的元素和结构，去除数据的噪音和冗余，将原来复杂的数据降维，揭...
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2013-11-12 20:22:00
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PCA是常见的降维技术。 对于使用PCA来进行降维的数据，需要进行预处理，是指能够实现均值为0，以及方差接近。如何来确定到底哪个维度是"主成分"？就要某个axis的方差。 为什么要减去均值？目的就是要获取矩阵为0，以及方差相同。为什么均值会为0？ mean = (a + b + c)/3 val =
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2019-04-05 15:02:00
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PCAΣ=cov(x,x)dsymbol{x}, \boldsymbol{x})=E\left[(\boldsymbol{x}-\bol
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2021-08-04 10:14:43
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So there is no na.action argument for the form you used, and your 'na.omit' matches 'retx'. Try prcomp(~ ., data=ot, na.action=na.omit, scale=TRUE) or
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2023-11-08 09:09:26
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PCA算法主要用于降维，就是将样本数据从高维空间投影到低维空间中，并尽可能的在低维空间中表示原始数据。PCA的几何意义可简单解释为： 0维-PCA：将所有样本信息都投影到一个点，因此无法反应...
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2021-04-12 21:25:12
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主成分分析 （ Principal Component Analysis ， PCA ）
是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法，它可以从多元事物中解析出主要影响因素，揭示事物的本质，简化复杂的问题。计算主成分的目的是将高维数据投影到较
低维空间。给定 n 个变量的 m 个观察值，形成一个
n ′ m 的数据矩阵， n
通常比较大。对于一个由多个变量描述的复杂事物，人们难以认识，那么是否可以抓住事物
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2008-05-01 10:11:00
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Rubost PCA 优化 2017-09-03 13:08:08 YongqiangGao 更多 分类专栏： 背景建模 最近一直在看Robust PCA做背景建模的paper, 顺便总结了一下了Robust PCA.前面一篇博客介绍了PCA与Robust PCA区别,本篇博客总结Robust PCA 常见的优化方法,欢迎交流学习。在这里强
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2019-11-18 09:09:00
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PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。前面转了一篇关于PCA原理的文章，其中有些部分写的不是很清晰，因此做一个补充。方差和协方差下图是一个正态分布，均值和方差提供了对数据在特征空间的分布进行衡量的手段。如图所示，大部分的数据都分布在μ±3σ\mu\pm3\sigmaμ±3σ区间中。而方差的计算公式如下，σ(x,x)=E[(x−E(x)...
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2021-05-20 23:00:16
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在主成分分析（PCA）中，介绍了PCA的数学原理，其有用Matlab能够非常方便地对矩阵进行操作！比方，用Matlab求多个样本的协方差矩阵、求矩阵的特征根和特征向量等。以下介绍用Matlab实现PCA：如果有4个样本A、B、C、D，每一个样本都是6维。>> A=[1,2,3,4,5,6];>> B...
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2015-03-25 15:58:00
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