pca降维python实例

python实例方法、静态方法、类方法

classFoo(object):deftest(self)://定义了实例方法print("object")@classmethoddeftest2(clss)://定义了类方法print("class")@staticmethoddeftest3()://定义了静态方法print("static")1、实例方法就是类的实例能够使用的方法。实例方法的两种调用方式：ff.test();//通过实例
DrStream·2017-04-17 21:10

python list排序的两种方法及实例讲解

对List进行排序，Python提供了两个方法方法1.用List的内建函数list.sort进行排序list.sort(func=None,key=None,reverse=False)Python实例
zhbnx·2017-03-20 14:25

Python实例：网络爬虫抓取豆瓣3万本书（6）

#-*-coding:utf-8-*-importtimefromtool.ExcelManagerimportreadExcelfromtool.DbManagerimportDbManager#合并各标签列表页excel到数据库#第六步：书表去重并写入数据库，#读取Excel，判断是否重复，先加入book表，重复则往booktag表插入标签记录start=time.clock()taglist
肥宝Fable·2017-03-16 11:09

Python实例：网络爬虫抓取豆瓣3万本书（5）

第五步没有什么心的知识点。直接看代码吧。#-*-coding:utf-8-*-#提取各标签列表页到excelimporttimeimportos.pathfromtool.ExcelManagerimportlistFiles,readExcel,writeExcelfromtoolimportTagManagerstart=time.clock()putplace='books'#判断存放位置是
肥宝Fable·2017-03-16 11:01

坐标KNN聚类python实例

最近爬取搜房网上海新房的2000个小区和行政区，对其小区爬了坐标，去掉一些可见的异常点，结果分布如下，需要原数据的在这，可能会有噪声，只是自己拿来做做实验而已。链接：http://pan.baidu.com/s/1dFOiG5F密码：cty5首先尝试了一下K均值，结果如下在这里K均值的缺点就暴露了，因为是无监督学习，所以仅仅依靠统计距离计算的准确率是不高的。具体说来，K均值先通过人工选择K个样本作
Jemila·2017-03-13 23:26

PCA降维算法总结以及matlab实现PCA

http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/8234766http://blog.csdn.net/mingtian715/article/details/54172281PCA的一些基本资料最近因为最人脸表情识别，提取的gabor特征太多了，所以需要用PCA进行对提取的特征进行降维。本来最早的时候我没有打算对提取的gabor特征进行降维，但是如
uncle_ll·2017-03-09 09:14

ufldl 白化

PCA降维：，其中。一些解释：对X进行旋转变换，特征选择，恢复原数据域。白化：假设训练数据是图像，由于图像中相邻像素之间具有很强的相关性，所以用于训练时输入是冗余的。
qq229873466·2017-02-18 15:40

Python实例讲解 -- wxpython 基本的控件 （按钮）

使用按钮工作在wxPython中有很多不同类型的按钮。这一节，我们将讨论文本按钮、位图按钮、开关按钮（togglebuttons）和通用（generic）按钮。如何生成一个按钮？在第一部分（part1）中，我们已经说明了几个按钮的例子，所以这里我们只简短的涉及它的一些基本的东西。图7.4显示了一个简单的按钮。图7.4使用按钮是非常简单的。例7.4显示了该简单按钮的代码。Python代码import
RugerMcCarthy·2017-02-10 22:02

【机器学习】人像识别（二）——PCA降维

降维没有什么秘诀。我用了python里sklearn.decomposition模块的IncrementalPCA。参考资料：sklearn.decomposition.PCA，IncrementalPCA。代码如下：X=np.array(dots)#dots是要被降维的二维数组，每一行是一个向量ipca=IncrementalPCA(n_components=dst_dimension)#建立一
VegB·2017-02-08 18:24

机器学习系列：（七）用PCA降维

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。目录(?)[+]声明：版权所有，转载请联系作者并注明出处http://blog.csdn.net/u013719780?viewmode=contents博主简介：风雪夜归子（英文名:Allen），机器学习算法攻城狮，喜爱钻研MachineLearning的黑科技，对DeepLearning和ArtificialIntelligence充满兴趣，
cjianwyr·2017-02-07 10:31

系统学习深度学习（二） --自编码器，DA算法，SDA，稀疏自编码器

为了解决高维度的问题，出现的线性学习的PCA降维方法，P
Eason.wxd·2017-01-10 13:56

网络程序设计学习心得

网络程序设计学习心得网络程序设计学习心得项目跟进情况A1神经网络实现手写字符识别系统A2血常规检验报告的图像OCR识别A3根据血常规检验的各项数据预测年龄和性别matlab神经网络采用SMO算法的SVM利用pca
qq_28591171·2017-01-07 11:38

Python实例练习3

题目：一个整数，它加上100和加上268后都是一个完全平方数，请问该数是多少？#!usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-importmathforiinrange(10000):x=int(math.sqrt(i+100))y=int(math.sqrt(i+268))if(x*x==i+100)and(y*y==i+268):print(i)学会引用库import强制
One-Shell·2017-01-06 10:53

奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用

本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的。1.回顾特征值和特征向量我们首先回顾下特征值和特征向量的定义如下：$$Ax=\lambdax$$其
刘建平Pinard·2017-01-05 15:00

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。
刘建平Pinard·2017-01-02 20:00

PCA与奇异值分解用于人脸检测

基于PCA+SVM的人脸识别算法流程：（1）输入训练数据，数据预处理；（2）进行PCA降维；（3）进行多分类的SVM训练(人脸识别为多分类问题，可分为多个二分类SVM分类器)；（4）输入检测数据并利用上一步的训练结果进行分类
Flying_sfeng·2016-12-17 13:27

【Python数据挖掘课程】七.PCA降维操作及subplot子图绘制

1.PCA降维操作；2.Python中Sklearn的PCA扩展包；3.Matplotlib的subplot函数绘制子图；4.通过Kmeans对糖尿病数据集进行聚类，并绘制子图。
Eastmount·2016-11-26 16:30

【Python数据挖掘课程】七.PCA降维操作及subplot子图绘制

1.PCA降维操作；2.Python中Sklearn的PCA扩展包；3.Matplotlib的subplot函数绘制子图；4.通过Kmeans对糖尿病数据集进行聚类，并绘制子图。
Eastmount·2016-11-26 16:30

机器学习实战python实例（2）SVM优化

简易版的SVM中，SMO算法中α的选择采取遍历且随机的方式，见http://blog.csdn.net/xiaonannanxn/article/details/52372085优化版中，我们采取启发式方式选择，即αj选择max|Ei-Ej|，这样就可以让每次更新的步长更大，减少我们的迭代次数，更新上次的SVM.py#coding:utf-8fromnumpyimport*importmatplo
xiaonannanxn·2016-09-01 23:19

python中sort的常用方法

对List进行排序，Python提供了两个方法方法1.用List的内建函数list.sort进行排序list.sort(func=None,key=None,reverse=False)Python实例
AlienDaniel·2016-08-30 10:59

PCA降维简介

转载于http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/41544547PCA全称为principalcomponentanalysis，即主成成分分析，用于降维。对数据进行降维有很多原因。比如：1：使得数据更易显示，更易懂2：降低很多算法的计算开销3：去除噪声一：基本数学概念1：方差均值太简单了，不说了。方差是各个数据分别与其和的平均数之差的平方的
漫流小溪·2016-08-11 20:31

人脸识别经典算法实现（一）——特征脸法

操作环境：python2.7第三方库：opencvforpython、numpy第一种比较经典的算法就是特征脸法，本质上其实就是PCA降维，这种算法的基本思路是，把二维的图像先灰度化，转化为一通道的图像
freedom098·2016-08-01 18:14

总结网络IO模型与select模型的Python实例讲解

网络I/O模型人多了，就会有问题。web刚出现的时候，光顾的人很少。近年来网络应用规模逐渐扩大，应用的架构也需要随之改变。C10k的问题，让工程师们需要思考服务的性能与应用的并发能力。网络应用需要处理的无非就是两大类问题，网络I/O，数据计算。相对于后者，网络I/O的延迟，给应用带来的性能瓶颈大于后者。网络I/O的模型大致有如下几种：同步模型（synchronousI/O）阻塞I/O（blokin
人世间·2016-06-27 16:05

机器学习系列：（七）用PCA降维

声明：版权所有，转载请联系作者并注明出处 http://blog.csdn.net/u013719780?viewmode=contents博主简介：风雪夜归子（英文名:Allen），机器学习算法攻城狮，喜爱钻研MachineLearning的黑科技，对DeepLearning和ArtificialIntelligence充满兴趣，经常关注kaggle数据挖掘竞赛平台，对数据、MachineLea
u013719780·2016-06-24 19:00

机器学习： Linear Discriminant Analysis 线性判别分析

PCA考虑的是整个数据集在高维空间的分散性，PCA降维之后依然要让数据在低维空间尽可能地分散。而LDA考虑的是类与类之间的差别(用距离来衡量)。
shinian1987·2016-05-15 16:00

基础真的很重要

还有这个博客最开始的python实例100，还没做完，原来这些都是基础知识的应用，别看很小，但是关键时候很好用。
mwmoo·2016-05-14 18:00

数据标准化与PCA白化原理探索

这些操作对于PCA降维效果到底有什么影响？这篇文章从PCA白化入手，探究这些trick背后的原因。1Whitening（白化）白化1有两种，一种是PCAWhitening，一种是ZCAWhite
happyer88·2016-05-14 14:00

Python实例---接入笑话API+发送邮件+云主机crontab定期执行

本例的思路来源于网上，但网上执行步骤讲解的不够清楚，尤其实现这一系列的步骤中，会有很多坑，今天就详细说一下，给想玩一下的朋友作个参考。首先，第一步是如何从免费笑话api接口下载到笑话的文本，api大家都知道是应用程序接口，即我们可以发送请求、获得数据。我选择iteys,有请求方法示例，用Python实现如下：需要载入包，importsys,urllib,urllib2,json importran
xingweiyong·2016-05-08 10:00

python list列表排序的两种方法及实例讲解

对List进行排序，Python提供了两个方法方法1.用List的内建函数list.sort进行排序list.sort(func=None,key=None,reverse=False) Python实例
GarfieldEr007·2016-05-03 15:00

主成分分析PCA

华夏35度DataMining主成分分析PCA降维的必要性1.多重共线性--预测变量之间相互关联。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。
MAGANG255·2016-04-20 19:00

pca降维的理论知识

什么是PCA？  在数据挖掘或者图像处理等领域经常会用到主成分分析，这样做的好处是使要分析的数据的维度降低了，但是数据的主要信息还能保留下来，并且，这些变换后的维两两不相关！至于为什么？那就接着往下看。在本文中，将会很详细的解答这些问题：PCA、SVD、特征值、奇异值、特征向量这些关键词是怎么联系到一起的？又是如何在一个矩阵上体现出来？它们如何决定着一个矩阵的性质？能不能用一种直观又容易理解的方式
jialeheyeshu·2016-04-07 15:00

Python实例4

4、输入某年某月某日，判断这一天是这一年的第几天？  正解：         源码：
u011393721·2016-04-06 23:00

Python实例2

2、企业发放的奖金根据利润提成。利润(I)低于或等于10万元时，奖金可提10%；利润高于10万元，低于20万元时，低于10万元的部分按10%提成，高于10万元的部分，可提成7.5%；20万到40万之间时，高于20万元的部分，可提成5%；40万到60万之间时高于40万元的部分，可提成3%；60万到100万之间时，高于60万元的部分，可提成1.5%，高于100万元时，超过100万元的部分按1%提成，从
u011393721·2016-04-06 22:00

Python实例1

1、有1、2、3、4个数字，能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？都是多少？  错解：                  正解：                  源码：   #!/usr/bin/python foriinrange(1,5): forjinrange(1,5): forkinrange(1,5): if(i!=j)and(i!=k)and(j!=k): printi,j,
u011393721·2016-04-06 22:00

PCA降维（《Machine Learning in Action》笔记）

降维：对数据进行简化。使数据集更易使用，降低算法计算开销，去除噪声，使结果更易懂。主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）,将数据从原来的坐标系转换到了新的坐标系。第一个新坐标系轴选择的是原始数据方差最大的方向，第二个新坐标系轴的选择和第一个坐标系轴正交且具有最大方差的方向。一直重复原始数据中特征数目次。大部分方差都包含在最前面的几个新坐标轴中，因此可以忽略余下的
babyhujn0526·2016-03-31 10:00

利用 主成分分析（PCA） 降维 个人理解

PCA降维：经过特征值分解，已经得到的N个特征向量和对应的特征值。根据特征值的模的大小，取前m个
damant·2016-03-23 14:19

Python守护进程

Python实例浅谈之五Python守护进程和脚本单例运行http://blog.csdn.net/taiyang1987912/article/details/448509992. 
yuzhongchun·2016-03-22 19:00

PCA降维

参考资料：PCA,很透彻浅谈协方差矩阵一、PCA降维本质：将高维的数据通过线性变换投影到低维空间上去，前提条件是，找出最能够代表原始数据的投影方法，以保证降维后的数据不能失真，具体说就是，被PCA降掉的那些维度只能是噪声或是冗余的数据
forest_world·2016-03-18 19:00

Python的MySQLdb模块用法实例

mariadb-devel），否则可能会遇到mysql_config丢失的问题2、我是用pip包管理器去安装，没有安装pip的请自行百度easy_install和pip的安装方法安装pip install MySQL-python
sallency·2016-03-16 13:00

python实例属性和类属性精讲

一：访问与改变#-*-coding:UTF-8-*-classShuXing(object):  class_shuxing="class_shuxing"  class_shuxing_list=[1,2,3]  def__init__(self):    self.instance_shuxing="instance_shuxing"    self.instance_shuxing_list
io123·2016-03-14 14:03

Python实例讲解 -- 获取本地时间日期(日期计算)

1.显示当前日期：Python代码  #! /usr/bin/env python  #coding=utf-8    import time    print time.strftime('%Y-%m-%d %A %X %Z',time.localtime(time.time()))或者#! /usr/bin/env python  #coding=utf-8    import time   
alsww·2016-03-10 16:10

Python实例讲解 -- 获取本地时间日期(日期计算)

1.显示当前日期： Python代码   #! /usr/bin/env python   #coding=utf-8      import time      print time.strftime('%Y-%m-%d %A %X %Z',time.localtime(time.time())) 或者 #! /usr/bin/env python   #coding=utf-8      im
alsww·2016-03-10 16:10

python实例类使用同步锁

多线程程序最令人头疼的便是各种锁，写起来麻烦也容易出错。还好Python中有装饰器这种方便的神器存在，我们只需像单线程一样写程序，然后在外边包上同步锁装饰器就ok了。比如：import threading   def sync(lock):     def syncWithLock(fn):         def newFn(*args,**kwargs):             lock.a
单蛙·2016-03-07 13:00

python实例1--用正则表达式爬取静态网页上的图片

本来使用的是python3配合pycharm，但是编码问题一直有问题，最开始时是：TypeError:cannotuseastringpatternonabytes-likeobject 知道可能是因为python3read（）返回的是bytes值而不是string值加encode()提示：AttributeError:'bytes'objecthasnoattribute'timeout'要么字
kkevinyang·2016-02-12 12:00

Python实例一个类背后发生了什么

首先来看一个例子,正常情况下我们定义并且实例一个类如下classFoo(object):def__init__(self):passobj=Foo()#obj是通过Foo类实例化的对象上述代码中，obj是通过Foo类实例化的对象，其实，不仅obj是一个对象，Foo类本身也是一个对象，因为在Python中一切事物都是对象。printtype(obj)#输出：Foo表示，obj对象由Foo类创建pri
outshineamaze·2016-02-09 16:39

Python实例一个类背后发生了什么

写在最前面一些很重要的知识，我的写得有点乱，也可以去看这些文章Python面向对象（初级篇）Python面向对象（进阶篇)深刻理解Python中的元类(metaclass)首先来看一个例子,正常情况下我们定义并且实例一个类如下classFoo(object):     def__init__(self):        pass obj=Foo()  #obj是通过Foo类实例化的对象上述代码中，
outshineamaze·2016-02-06 00:00

机器学习公开课笔记(8)：k-means聚类和PCA降维

K-Means算法非监督式学习对一组无标签的数据试图发现其内在的结构，主要用途包括：市场划分（MarketSegmentation）社交网络分析（SocialNetworkAnalysis）管理计算机集群（OrganizeComputerClusters）天文学数据分析（AstronomicalDataAnalysis）K-Means算法属于非监督式学习的一种，算法的输入是：训练数据集$\{x^{
python27·2016-01-20 21:00

python实例编写(7)---测试报告与测试套件（多个py文件，1个py文件内多个用例）

一. 一个.py文件批量执行测试用例（一个.py文件下多个用例执行）如果直接使用：unittest.main(),则按字母顺序执行，对于前后之间又依赖关系的用例，需要按特定的顺序执行，则使用suite.addTest(类名("方法名"))，如这里按照新增，修改，删除的顺序，可以避免执行完毕后的测试数据处理。deftest_modifyCategory(self):...deftest_addCat
小丸子~·2016-01-05 16:00

Python发送邮件

记录一下自己的第一个成功的python实例，使用python代理发送邮件。其中有三种方法，前两种是普通的文本文件发送邮件，第三种是以附件的形式发送邮件！
DevilRex119·2015-12-29 08:57

MATLAB 可以做什么有趣的事

图像处理（人脸识别）从test文件夹任选一张人脸分类器会自动从train文件夹里面搜索出最接近的人像使用PCA降维和最小距离分类器，分类效果还不错算法比较简单，有线性代数知识就能理解，这里不多介绍（如果有一定
子辰曦·2015-12-24 21:54
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