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主成成分分析(矩阵降维)
主成成分分析(矩阵降维)
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能够实现数据降维和压缩,适用于模式识别、图像处理。
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大矩阵数据降维
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5星 · 资源好评率100%
该算法能很好将多行多列的大矩阵降维得到数目固定的小矩阵,作为神经网络或其它的输入。
msmbuilder:生物分子动力学统计模型
浏览:180
MSMBuilder的 MSMBuilder是一个python软件包,它为高维时间序列实现了一系列统计模型。 它特别专注于生物分子动力学的原子模拟的分析。 例如,MSMBuilder已用于通过分子动力学(MD)模拟对蛋白质折叠和构象变化进行建模。 LGPL(v2.1或更高版本)提供MSMBuilder。 功能包括: 将特征提取到二面体,联系方式等中 具有多种算法的几何聚类。 使用时间结构独
msm_test:使用MSMBuilder测试msm
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msm_test 使用测试msm
pycgtool:从原子轨迹生成粗粒度的分子动力学模型
浏览:140
缩醛工具 有关完整的文档,请参见 。 一个用于从原子模拟轨迹自动生成粗粒度分子动力学模型的Python程序。 该项目的目的是提供一种工具,以协助参数化粗粒度(CG)分子力学模型。 PyCGTOOL使用用户提供的映射从原子模拟轨迹生成粗粒度模型。 结合项的平衡值和力常数通过从输入轨迹收集的结合分布的玻尔兹曼反演来计算。 可选地,仅地图模式(类似于MARTINIZE)可用于生成初始坐标,以与现有
wetmsm:在 MD 轨迹中调查水
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湿式 在 MD 轨迹中调查水。 安装 使用python setup.py install 这个包是在 Python 3.4 上编写和测试的。 Python 2 通过 python-future 包得到支持。 如果您遇到任何问题,请告诉我。 与 MSMBuilder 一起使用 安装程序将为msmb命令安装新的子命令。 SolventShellsFeaturizer :特征化轨迹。 像任何其他 M
分子建模:分子模拟
浏览:62
分子建模:分子模拟
main.rar_K._矩阵降维
浏览:92
将样本矩阵FaceContainer进行主成分分析的整个过程封装在main函数中,参数K是主分量数目,即降维至K维。计算得出样本矩阵的低维表示LowDimFacesitting和主成分分量矩阵W。
matlab主成成分分析.txt
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主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是一种数据降维的统计学方法,用于简化多维数据集的结构,并将其映射到一个低维空间中。它通过对数据的协方差矩阵进行特征分解,提取出其中最重要的部分,作为...
基于Matlab主成分分析的数据降维与特征提取方法及应用
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在主成分分析中,首先计算原始数据的协方差矩阵,然后对该矩阵进行特征值分解,得到特征值和对应的特征向量。特征值表示对应特征向量的重要程度,可以用来衡量原始数据中的方差。根据特征值的大小,选择最大的几个...
独立成分分析 PCA
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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主要方面进行重点分析呢?如果事物的主要方面刚好体现在几个主要...
msmexplorer:用于生物分子动力学的数据可视化
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MSMExplorer:用于生物分子动力学的数据可视化 MSMExplorer是一个Python可视化库,用于生物分子动力学的统计模型。 它提供了一个高级界面,可使用绘制统计图形。 文献资料 在线文档可。 它包括IPython笔记本,详细的API文档以及其他有用的信息。 还有对于开发版本文档。 这些应该与github master分支相对应。 例子 from msmbuilder . exam
Principal-Component-Analysis:该项目使用对sklearn的MNIST数据集进行的主成分分析演示了降维背后的数学
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主成分分析 主成分分析是计算“主成分”并使用它们执行数据更改的过程。 这是一种非常流行的算法,通常在无... 步骤1:计算X的协方差矩阵 为此,我们首先需要计算每列的平均值,即每个要素的平均值。 然后,我们计算
VCA论文和代码.zip
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顶点成分分析算法是一种非监督的端元提取算法。顶点成分分析法假设纯净像元存在,根据凸面几何原理,认为端元都位于单形体的顶点。VCA 算法通过将数据投影到一个正交的子空间方向计算投影距离值最大的像元,它就是要...
离散控制Matlab代码-KDRSDL:鲁棒Kronecker可分解成分分析代码(ICCV2017)
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在模式1和模式2等级的上限,代码矩阵Rn的最大维数为r*r 。 对于m*n矩阵min(m, n)默认为min(m, n) 。 'lambda'(双精度) 优化问题中的lambda参数。 对于m*n*N张量1 / sqrt(N * max(m, n))默认为1 / sqrt(N * max(m,
论文研究-遥感图像林型纹理特征的ICA与SVM分类.pdf
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因此,对南方山区林地TM图像进行独立成分分析ICA降维,通过计算灰度共生矩阵获取纹理特征,使用SVM分类,研究林地类型的快速分类方法。结果表明,ICA与SVM法利用遥感图像纹理特征可较准确地实现林地类型分类,分类总...
基于dlib库实现的PCA
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基于dlib实现的PCA代码,完整的封装。从文件中读取数据,写入matrix数组中,主成成成分分析程序可以计算协方差矩阵,特征值特征向量,每一维所含的信息量,信息量之和,降维后的数据,代码注释丰富。
主成分分析PCA降为及故障诊断T2和SPE统计量出图Python.py
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5星 · 资源好评率100%
做数据预处理、数据降维、特征提取、T2和SPE统计量、Matplotlib绘图、成分得分矩阵、多层T2和SPE值Pyecharts三维图、主元贡献率碎石图、主元累计贡献率图、相关性分析热力图等等。
主成分分析(Principal components analysis)(Python)
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主成分分析(Principal components analysis)是最常用的降维方法 算法步骤: (1)对所有样本进行中心化操作 (2)计算样本的协方差矩阵 (3)对协方差矩阵做特征值分解 (4)取最大的d个特征值对应的特征向量,构造...
基于Gabor特征与局部保护降维的高光谱图像分类算法
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该算法利用嵌入主成分分析的Gabor变换对高光谱图像进行特征提取。为了保护相邻特征的局部信息,利用局部Fisher判别分析或局部保护非负矩阵分离对Gabor特征进行降维,并采用高斯混合模型分类器对降维后的特征进行分类...
数据分析及建模
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主成分分析是一类常用的针对连续变量的降维方法,选取能够最大化解释数据变异的成分,将数据从高维降到低维,同时保证各个维度之间正交。主成分分析的具体方法是对变量的协方差矩阵或相关系数矩阵求取特征值和特征...
任务二:主成分分析:步骤、应用及代码实现。代码可以用任何你熟悉的编程语言。
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n),这m维是全新的正交特征,称为主成分,这m维的特征是重新构造出来的,不是简单的从n维特征中减去n-m维特征。PCA的核心思想就是将数据沿最大方向投影,数据更易于区分。 PCM降维步骤: 1.我们一般选择一行是一个...
数据压缩预备知识(二)主成分分析法及其python实现
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主成分分析法(PCA)主要应用于数据降维。其思想是使用较少的变量来取代原先较多的变量,以实现节省数据量的效果。需要指出,若原始变量之间互相正交,即线性无关,则主成分分析法没有效果。 二、原理 假定有n个样本...
基于小波包-FastICA在阿尔茨海默症中的应用及其生物学分析
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然后应用快速独立成分分析(FastICA)算法对预处理后的数据进行矩阵分解分析,并根据独立分量选取特异性基因。在此基础上的样本分类实验表明,FastICA提取的特异性基因具有较高的显著性,能够提高样本的分类结果。...
matlab矩阵自动拼接代码-awesome-single-cell:真棒单细胞
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matlab矩阵自动拼接代码真棒单细胞 用于单细胞数据分析的软件包列表(以及开发这些方法的人员),包括RNA-seq,ATAC-seq等。... 引文 软体套件 RNA序列 - [Python] - :anchor: 在数据中查找双峰,单峰和多峰特征 -[R...
重庆邮电大学国际学院通信工程专业-大一~大三各科目笔记汇总
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群晖DS918+ dsm7.0.1 集成8125b网卡驱动 引导文件 镜像
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syno_search_fullpack.zip
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群晖download station中添加BT搜索引擎 来自于osdn论坛(https://zh.osdn.net/projects/sfnet_synoboost/) SynoBoost - project devoted to distribute addons and plugins for Synology NAS. 打开群晖nas中download station,打开设置,点击BT搜索
csv文件下载(人员信息.txt)
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5星 · 资源好评率100%
由于在学习numpy数据分析的时候没有csv类型文件,又懒得自己一个个敲字,便想来csdn里随便下载一个。然而......居然要钱啊!!!!!!!我没钱,所以自己写了个,我不要你们的钱,麻烦各位拿资源的时候吱一声,这是对我莫大的鼓励,谢谢!
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