pca降维python实例

天天向上的力量python（举一反三）

天天向上的力量python实例（举一反三）实例1：一年365天，以第1天的能力值为基数，记为1.0，当好好学习时能力值相比前一天提高0.1%，没有学习实能力值相比前一天下降0.1%。
老猫巴扎黑·2019-11-07 11:00

蒙特·卡罗算法Python实例解析

一背景此算法诞生的背景是：曼哈顿计划，有极大的计算需求。计算机刚开始发展，最适合做计算。蒙特卡洛算法理论基础是概率论，实际就是暴力计算逼近理想结果。正是在以上两个背景下，它刚好得到了极大的应用和发展。二概念蒙特·卡罗算法，也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。是指使用随机数（或更常见的伪随机数）
道阻且长_行则将至·2019-11-05 03:35

python实例—利用pymysql查询上月数据并制作excel发送至邮箱

脚本如下：#!/user/bin/python#-*-coding:utf-8-*-#1.登录数据库查询数据2.将查询的数据生成excel文件3.xls文件通过邮件发送#导入模块：pymysql模块用于登录数据库等相关操作（python3），python2中使用mysqldb模块,需自行安装：pip3installpymysql#xlwt用于生成excel文件,需自行安装：pip3istallxl
萨瓦迪迪卡·2019-10-25 15:24

PCA降维（主成分分析）处理训练集后，线上正式数据应该如何处理？

训练数据集在使用PCA进行数据降维后，用基本分类器进行训练得到一个分类模型，那线上预测真实数据应该怎么办？应该不能直接放入训练的分类模型中去吧？答：当然不能，要用你从训练数据里面得到的那个降维矩阵对测试数据降维，然后再送给分类器。如何理解？如何操作？参考PCA+SVM的模型的保存及使用训练模型的代码，仔细阅读注释内容importnumpyasnpimportosimportcv2fromsklea
levy_cui·2019-10-21 19:48

[机器学习 ]PCA降维--两种实现 : SVD或EVD. 强力总结. 在鸢尾花数据集(iris)实做

PCA降维--两种实现:SVD或EVD.强力总结.在鸢尾花数据集(iris)实做今天自己实现PCA,从网上看文章的时候,发现有的文章没有搞清楚把SVD(奇异值分解)实现和EVD(特征值分解)实现,查阅多个文章很容易更糊涂
长颈鹿大侠·2019-10-18 00:00

[Python实例] python获取安卓手机的手机电量以及充电状态

Android的adb命令可以获取手机的基础信息，比如：电池、网络、内存等等，所以下面使用python的os模块来获取手机的电池电量以及充电状态1、adb命令获取手机电池信息:adbshelldumpsysbattery123123.png2、使用Python的OS模块实现电池电量和充电状态查询pythond的os可以用来执行cmd命令os.popen(cmd)方法可以执行cmd命令，但是需要跟上
糯糯糯喏·2019-10-15 15:01

python实例5-表格打印

编写一个名为printTable()的函数，它接受字符串的列表的列表，将它显示在组织良好的表格中，每列右对齐。假定所有内层列表都包含同样数目的字符串。例如，该值可能看起来像这样：table_data=[['apples','oranges','cherries','banana'],['Alice','Bob','Carol','David'],['dogs','cats','moose','go
WLinux的随笔·2019-10-11 23:00

Python实例011：整数分解质因数

Python实例011：整数分解质因数将一个整数分解质因数。
BeeTester·2019-10-10 22:34

ISODATA聚类算法的matlab程序

凯鲁嘎吉-博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/参考：Kmeans及ISODATA算法的matlab实现算法简介：聚类算法：ISODATA算法数据见：MATLAB实例：PCA
凯鲁嘎吉·2019-10-10 16:00

Python实例4- 列表到字典的函数，针对好玩游戏物品清单

假设征服一条龙的战利品表示为这样的字符串列表：dragonLoot=['goldcoin','dagger','goldcoin','goldcoin','ruby']写一个名为addToInventory(inventory,addedItems)的函数，其中inventory参数是一个字典，表示玩家的物品清单（像前面项目一样），addedItems参数是一个列表，就像dragonLoot。ad
WLinux的随笔·2019-10-07 16:00

Python实例3-字符图网格

假定有一个列表的列表，内层列表的每个值都是包含一个字符的字符串，像这样：grid=[['.','.','.','.','.','.'],['.','O','O','.','.','.'],['O','O','O','O','.','.'],['O','O','O','O','O','.'],['.','O','O','O','O','O'],['O','O','O','O','O','.'],['
WLinux的随笔·2019-10-06 21:00

Python实例2-逗号代码

假定有下面这样的列表：spam=['apples','bananas','tofu','cats']编写一个函数，它以一个列表值作为参数，返回一个字符串。该字符串包含所有表项，表项之间以逗号和空格分隔，并在最后一个表项之前插入and。例如，将前面的spam列表传递给函数，将返回'apples,bananas,tofu,andcats'。但你的函数应该能够处理传递给它的任何列表。deflist_to
WLinux的随笔·2019-10-06 21:00

Python实例2-逗号代码

假定有下面这样的列表：spam=['apples','bananas','tofu','cats']编写一个函数，它以一个列表值作为参数，返回一个字符串。该字符串包含所有表项，表项之间以逗号和空格分隔，并在最后一个表项之前插入and。例如，将前面的spam列表传递给函数，将返回'apples,bananas,tofu,andcats'。但你的函数应该能够处理传递给它的任何列表。deflist_to
WLinux的随笔·2019-10-06 21:00

Python实例1-Collatz 序列

编写一个名为collatz()的函数，它有一个名为number的参数。如果参数是偶数，那么collatz()就打印出number//2，并返回该值。如果number是奇数，collatz()就打印并返回3*number+1。然后编写一个程序，让用户输入一个整数，并不断对这个数调用collatz()，直到函数返回值１（令人惊奇的是，这个序列对于任何整数都有效，利用这个序列，你迟早会得到1！既使数学家
WLinux的随笔·2019-10-06 19:00

Python实例010：字符串B在字符串A中出现的次数

Python实例010：字符串B在字符串A中出现的次数现有字符串A和B，两个字符串的字符范围为0-9、a-z、A-Z，求出其字符串B在字符串A中出现的次数。
BeeTester·2019-09-27 22:01

MATLAB实例：PCA降维

MATLAB实例：PCA降维作者：凯鲁嘎吉-博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/1.iris数据5.1,3.5,1.4,0.2,14.9,3.0,1.4,0.2,14.7,3.2,1.3,0.2,14.6,3.1,1.5,0.2,15.0,3.6,1.4,0.2,15.4,3.9,1.7,0.4,14.6,3.4,1.4,0.3,15.0,3.4,1.5,0.2
凯鲁嘎吉·2019-09-26 21:00

利用PCA降维的手工计算实例

在这里本文将举一个利用PCA降维的手工计算实例。1.问题的描述  已知现在有一个二维矩阵如下所示这个是一个已经去掉均值的矩阵。其中每一行是一个维度，而每一列是一个样本。
独孤呆博·2019-09-26 18:14

【sklearn】K-Means聚类与PCA降维实践 - 用户信用分群和分析

目的本实验使用电信用户的通信行为数据集，进行用户信用分群和分析。由于是没有标注的训练样本，使用降维和聚类等无监督方法将用户进行分群，然后对不同群体数据进行人工分析，确定群体的信用行为特点。数据本实验中数据集来自开源的电信用户的通信行为数据集，共30000条数据，7个字段：入网时间、套餐价格、每月流量、每月话费、每月通话时长、欠费金额、欠费月份数。实现代码importpandasaspdimport
duanlianvip·2019-09-18 10:32

softmax回归推导及python实例分析

softmax函数softmax函数也称为归一化指数函数，将每个元素的范围控制在(0,1)之间，并且所有元素的和为1。函数公式为：σ(zj)=ezj∑k=1Kezk,j=1,...,K\sigma(z_j)=\frac{e^{z_j}}{\sum_{k=1}^K{e^{z_k}}},j=1,...,Kσ(zj)=∑k=1Kezkezj,j=1,...,K计算步骤为：每个元素的值为zjz_jzj，计
Diamond-Mine·2019-09-05 11:23

推荐系统-常用相似度量及python实例

常用相似度量及python代码实现一.常用相似度量原理解析1.欧几里得距离(EuclideanDistance)2.皮尔逊相关度(Correlationdistance)3.曼哈顿距离(ManhattanDistance)4.闵可夫斯基距离(MinkowskiDistance)5.Jaccard系数(JaccardDistance)6.余弦相似度(CosineDistance)7.马氏距离(Mah
菩提树人·2019-09-03 12:53

python实例：自动爬取豆瓣读书短评，分析短评内容

思路：1、打开书本“更多”短评，复制链接2、脚本分析链接，通过获取短评数，计算出页码数3、通过页码数，循环爬取当页短评4、短评写入到txt文本5、读取txt文本，处理文本，输出出现频率最高的词组（前X）----通过分析得到其他结果可自由发散用到的库：lxml、re、jieba、time整个脚本如下#-*-coding:utf8-*-#encoding:utf-8#豆瓣每页20条评论importre
小贝书屋·2019-08-31 20:00

图像算法工程师知识点

经过PCA降维后得到的特征空间中，高维特征空间的每个维度的特征是互不相关的。正数在计算机中以原码的形式存储，负数在计算机中以补码的形式存储。step1：1<<31的原码得到：10000000
WYXHAHAHA123·2019-08-24 19:50

【机器学习笔记】无监督学习（K-means聚类 & 降维PCA）

3）K-means算法的损失函数（4）K-means算法聚类中心的随机初始化（5）K-means算法聚类数K的选择（6）K-means算法的优缺点（二）降维&PCA（1）降维（2）PCA算法推导（3）PCA
Liaojiajia-2020·2019-08-22 19:48

几个好玩有趣的Python入门实例

几个好玩有趣的Python入门实例几个简单的Python实例，好玩有趣，基础语法。
知识文青·2019-08-20 20:48

python实例：xpath爬虫实例

案例一：某套图网站，套图以封面形式展现在页面，需要依次点击套图，点击广告盘链接，最后到达百度网盘展示页面。这一过程通过爬虫来实现，收集百度网盘地址和提取码，采用xpath爬虫技术1、首先分析图片列表页，该页按照更新先后顺序暂时套图封面，查看HTML结构。每一组“li”对应一组套图。属性href后面即为套图的内页地址（即广告盘链接页）。所以，我们先得获取列表页内所有的内页地址（即广告盘链接页）代码如
小贝书屋·2019-08-11 16:00

python多线程同步实例教程

由于同步通信机制的原理都是想通的，本文希通过望借助python实例来将抽象概念具体化。阅读之前可以参考之前的一篇文章：python多线程与多进程及其区别
alpha_panda·2019-08-11 15:01

python多线程同步实例分析

由于同步通信机制的原理都是相通的，本文希通过望借助python实例来将抽象概念具体化。阅读之前可以参考之前的一篇文章：python多线程与多进程及其区别，了
alpha_panda·2019-08-11 12:00

PCA降维

概念在机器学习中经常会碰到一些高维的数据集，而在高维数据情形下会出现数据样本稀疏，距离计算等困难，这类问题是所有机器学习方法共同面临的严重问题，称之为“维度灾难”。另外在高维特征中容易出现特征之间的线性相关，这也就意味着有的特征是冗余存在的。基于这些问题，降维思想就出现了。降维方法有很多，而且分为线性降维和非线性降维，本篇文章主要讲解线性降维中的主成分分析法(PCA)降维。顾名思义，就是提取出数据
范中豪·2019-08-06 21:00

快速入门（完整）：Python实例100个（基于最新Python3.7版本）

Python3100例原题地址：http://www.runoob.com/python/python-100-examples.htmlgit地址：https://github.com/RichardFu123/Python100Cases转载请标注：https://blog.csdn.net/weixin_41084236/article/details/81564963原例为Python2.
jayjaydream·2019-07-30 00:00

孤立森林(Isolation Forest)-python实例

两个实例：1.来自于sklearn官网2.自己构造数据，在第二个例子中发现，dbscan认为的的异常包含在itree认为异常中，也就是说itree，会给出一个异常的排序，需要看到这个顺序（后面再做）例子1：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.ensembleimportIsolationForestrng=np.random
烫手的金子·2019-07-24 16:48

机器学习：python实现LDA降维算法

这次，我们来学习一种经典的降维方法:线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis,以下简称LDA).在前面博客中（点我）我们讲解了PCA降维算法。
AugustMe·2019-07-23 22:53

机器学习：matlab和python实现PCA降维算法

概述降维是机器学习中十分重要的一种思想。在机器学习中，我们会经常处理一些高维数据，而高维数据情形下，会出现距离计算困难，数据样本稀疏等问题。这类问题是所有机器学习方法共同面临的问题，我们也称之为“维度灾难”。在高维特征中，也容易出现特征之间存在线性相关，也就是说有的特征是冗余的，因此降维也是必要的。降维的优点（必要性）：去除噪声降低算法的计算开销（改善模型的性能）使得数据更容易使用使得数据更容易理
AugustMe·2019-07-20 21:48

用scikit-learn学习主成分分析(PCA)

在主成分分析（PCA）原理总结中，我们对主成分分析(以下简称PCA)的原理做了总结，下面我们就总结下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维。
十七岁的有德·2019-07-19 18:00

PCA原理

转载于：PCA的数学原理参考：特征值和特征向量目录向量的表示及基变换内积与投影基基变换的矩阵表示协方差矩阵及优化目标方差协方差协方差矩阵协方差矩阵对角化PCA算法步骤要了解PCA降维的原理就要从矩阵变换说起向量的表示及基变换既然我们面对的数据被抽象为一组向量
Mr_health·2019-07-16 13:14

深度学习——目标检测常用算法实战(一)：传统检测方法

Viola-Jones-->人脸hog-svm-->行人DMP-->物体传统流程:1基于手工设计的特征特征提取：（低层特征）颜色（直方图），纹理（hogdouble），形状2基于学习的特征（中层特征）PCA
Archerzjc·2019-07-04 11:21

5.4 Python实例方法

4、实例方法说明：类中定义的方法默认是实例方法实例方法第一个参数会被自动绑定到方法的调用者（该类的实例），因此这些实例方法至少应该定义一个参数，该参数通常被命名为selfclassBook:defdesc(self):#实例方法，第一个参数推荐使用self（不强制），有更好的可读性self.name='Python'self.price=100print('图书为%s，价格为%d'%(self.n
痴迷、淡然~·2019-07-03 09:44

python循环定时中断执行某一段程序的实例

再定义一个中断入口，这样子每隔一段时间执行一次中断当然不能用sleep，这样子整个进程就停在这了，而不是接着爬数据解决方法用到threading的Timer，也类似单片机那样子，在中断程序中再重置定时器，设置中断，python
我要你的自然74·2019-06-29 10:17

张小贤的平凡之路---机器学习之PCA降维---周志华《机器学习》

降维1.维数灾难降维、2.主成分分析（principalcomponentanalisys,PCA）2.1相似性矩阵2.2协方差矩阵2.3投影与内积2.3.1方差最大的解释2.3.2从数学的角度理解降维2.4PCA步骤2.5编程实现2.5.1基础PCA2.5.2快速PCA（fast-PCA）1.维数灾难许多学习算法都涉及距离计算，而高维空间会给距离计算带来很大的麻烦，例如当维数很高时甚至连计算内积
CSU张小贤·2019-06-19 09:10

机器学习（十三）-EM（Exceptation-Maximization Algorithm）最大期望算法及Python实例

原创不易，转载前请注明博主的链接地址：Blessy_Zhuhttps://blog.csdn.net/weixin_42555080本次代码的环境：运行平台：WindowsPython版本：Python3.xIDE：PyCharm一、Exceptation-MaximizationAlgorithm理解文章从最大似然到EM算法浅解中介绍的这个男女生的例子很具有代表性，形象的说明了Exceptati
Blessy_Zhu·2019-06-15 11:02

ML笔记：PCA(Principal Component Analysis)降维全面解读+python实现！

1.3、降维的方法二、PCA主成分分析2.1、PCA概述2.2、PCA降维流程2.1、协方差和散度矩阵2.2、协方差矩阵和散度矩阵的关系2.3、特征值分解（EVD）原理2.4、奇异值分解（SVD）原理三
炊烟袅袅岁月情·2019-06-09 15:17

PCA降维及使用

1、降维作用数据在低维下更容易处理、更容易使用；相关特征，特别是重要特征更能在数据中明确的显示出来；如果只有两维或者三维的话，更便于可视化展示；去除数据噪声降低算法开销importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.decompositionimportPCAimportmatplotlib.pyplotaspltir=l
Kyrie_Irving·2019-05-23 18:46

Opencv EigenFace人脸识别算法详解

简要：EigenFace是基于PCA降维的人脸识别算法，PCA是使整体数据降维后的方差最大，没有考虑降维后类间的变化。它是将图像每一个像素当作一维特征，然后用SVM或其它机器学习算法进行训练。
东城青年·2019-05-21 08:11

蒙特卡洛方法以及python实现

python实现1.什么是蒙特卡洛方法(MonteCarlomethod)2.蒙特卡洛方法的基本思想3.应用：蒙特卡洛求定积分常见方法3.1投点法：3.2期望法：3.3蒙特卡洛求定积分4.蒙特卡洛方法python
catkin_ws·2019-05-20 15:00

kaggle 实战 （1）: PCA + KNN 手写数字识别

文章目录加载packagereaddataPCA降维探索选择50维度，拆分数据为训练集，测试机KNNPCA降维和K值筛选分析k&维度vs精度预测生成提交文件本文采用PCA+KNN的方法进行kaggle手写数字识别
MrCharles·2019-04-30 00:22

算法小白的第一次尝试---KPCA（核主成分分析）降维【实例对比分析PCA、LDA和KPCA】

----------笔者追求算法实现，不喜欢大篇幅叙述原理，有关KPCA理论推荐查看该篇博客https://blog.csdn.net/zjuPeco/article/details/77510981PCA
小糖宝·2019-04-29 16:18

PCA降维算法原理及matlab代码实现

PCA降维的基本思想：通过计算数据矩阵的协方差矩阵，然后得到协方差矩阵的特征值、特征向量、选择特征值最大（即方差最大）的K个特征所对应的特征向量组成的矩阵，这样可以将数据矩阵转换到新的空间当中，实现数据特征的降维
刘根生·2019-04-19 19:44

降维算法学习之PCA理论推导

PCA本质是借助正交变换方法，将其分量相关的随机向量转化为其分量不相关的新随机向量：其实，从上图可以看出：PCA降维就是通过
small_munich·2019-04-14 09:48

Python机器学习笔记 使用scikit-learn工具进行PCA降维

这里打算再写一篇笔记，总结一下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维。在数据处理中，经常会遇到特征维度比样本数量多得多的情况，如果拿到实际工程中去跑，效果不一定好。
战争热诚·2019-04-04 08:00

3. python下编写代码实现PCA+SVD

预处理时：PCA降维时：3.2预处理的代码：整体调用函数：预处理NormalizeData(dataX,dataTestX)：PCA降维：对协方差矩阵做SVD4.python里使用成熟的现有PCA包1.
Aka_Happy·2019-03-26 19:47

1. PCA的原理介绍 （附PCA+SVD原理介绍，PCA+SVD在python下的具体代码实践，python成熟PCA+SVD包的调用，训练集测试集在PCA时注意事项的链接）

PCA,SVD原理介绍及python下的具体实现及包的调用1.PCA原理介绍1.1降维动机与维度灾难1.2PCA降维理论介绍1.3PCA降维具体步骤 1.3.1数据预处理：零均值化（必须有）+标准化（
Aka_Happy·2019-03-26 15:40
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