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利用PCA对鸢尾花数据集进行降维测试-附件资源
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利用PCA对鸢尾花数据集进行降维测试-附件资源
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pca降维程序
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pca降维。实现标准的Turk-Pentland Eigenfaces方法。 作为最终结果,该函数将pcaProj矩阵保存到具有所有图像的磁盘上投影到由PCA发现的subDim维子空间上。
基于PCA实现鸢尾花数据集降维【源程序】【Python】
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基于Python3.7实现鸢尾花数据集降维,调用PCA算法。包括源程序和结果图片。
matlab鸢尾花降维代码-PCA:主成分分析
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BP神经网络算法(鸢尾花)附带相关训练集及测试集
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BP神经网络算法(鸢尾花)附带相关训练集及测试集,Iris(鸢尾花)数据集分为训练集(Iris-train.txt)和测试集(Iris-test.txt),分别含75个样本,每个集合中每种花各有25个样本。
MATLAB 对iris数据集进行PCA
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matlab PCA的m文件。数据集Iris是常用的分类实验数据集,由Fisher, 1936收集整理。 CSDN上原来有一个arff格式的鸢尾花数据集,不方便matlab直接调用。 我的这个数据集是txt格式的,在matlab下可以直接一句命令“load('iris.txt')”加载。 iris以鸢尾花的特征作为数据来源,常用在分类操作中。该数据集由3种不同类型的鸢尾花的50个样本数据构成。其中
基于MATLAB的鸢尾花数据集分类
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本程序利用matlab软件将鸢尾花数据集进行分类,利用的是bp算法
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自主实现PCA和SVM对MNIST数据集进行多分类 1. 利用PCA进行降维 2. 利用SVM进行多分类 要求: 1. python编写 2. PCA及SMO算法自行实现 3. 程序注意可读性,添加必要注释
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使用Python编写的小程序代码,基于PCA模型的鸢尾花数据可视化。
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使用子空间方法中的PCA主成分分析方法对mnist数据集手写体数据进行降维。
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采用INP数据(145*145*200),该数据有16个类别, PCA进行数据降维,然后对降维数据采用kNN分类(k=1)。
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本次资源包括pca的python代码,以及测试数据集。 降维是指采用某种映射方法,将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。通过降维可以减少 冗余信息所造成的误差,提高识别的精度,或者通过降维算法来寻找数据...
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pca数据降维算法,很好的解决数据灾难的问题。
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本程序可以对高维数据进行降维,便于得到主成分进行后续分析。
NM_PCA.zip_PCA数据降维_pca_pca降维_降维_降维算法PCA
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PCA降维算法,本程序已经调好,可以直接跑数据
数据处理-主成分分析-数据降维-pca聚类-pca
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本人在https://blog.csdn.net/u010006643/article/details/46417127博客上看到的,奈何数据库没有,本人结合网上流传的数据库yale,写下了可以运行得出结果的PCA降维,人脸识别程序,特别适合numpy和PCA学习。...
利用PCA对遥感图像进行降维
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自己写的一个利用pca主成分分析算法对遥感图像进行降维的例子,适合初学者,代码解压即可运行,希望对大家有帮助。
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PCA广义分析法降维,就是将高维度的数据降低到低维度空间,同时降维之后的数据又能够很好的表征原来数据的特性。
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简单的数据降维算法(PCA)举例,构造随机的10维数据,降维成3维的。Sample可替换成用户数据
机器学习 鸢尾花数据集
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Origin绘制相关性热图插件(Correlation Plot)
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Origin绘制相关性热图插件(Correlation Plot),可以绘制相关性热图,不需要代码,格式为opx后缀格式,直接拖入软件就可以~
(免费)Chrome浏览器插件axure-chrome-extension
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安装方法详见: https://blog.csdn.net/han_qiqi/article/details/134435059?spm=1001.2014.3001.5501 Axure RP Extension for Chrome是原型设计工具Axure RP的Chrome浏览器插件。因为在线安装需要访问Google Chrome在线商店,访问不了。所以提供一个离线版本进行安装。
noc指导教师资格认证题库
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都是自己在考试做题的时候记录下来的,答案也是自己查找核对过的 80道题左右,已转化为电子版 仅供各位老师们参考,码字不易,谢谢支持
vep视频快速加密提取器
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2011-2022年北大数字普惠金融指数数据(包括省市县).zip
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2011-2022年北大数字普惠金融指数“第五期”(包括省市县) 1、时间:2011-2022年 其中县级的时间为2014-2022年 2、来源:北京大学数字普惠金融指数 3、范围:全国31省,337个地级市以及2800个县 4、指标:覆盖广度、使用深度、支付业务、保险业务、货币基金业务、投资业务、信用业务、信贷业务、数字化程度 这套指数包括数字普惠金融指数,以及数字金融覆盖广度、数字金融使用深度
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