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algorithm - 主成分分析 m×n 矩阵实现

有谁知道如何在 matlab 中的 m×n 矩阵上实现主成分分析(PCA)以进行归一化?

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algorithm - 为什么我得到一个充满 NaN 的权重矩阵?

(赫比学习)

我的任务是在 Matlab 中编写 Oja 学习规则和 Sanger 学习规则,以训练神经网络。这个NN有6个输入和4个输出,我的训练集来自一个多元均匀分布,比如Xi~U(-ai,ai)和ai≠aj,对于所有i≠j

这些是最相关的文件(不包括大多数评论和 oja.m)


主文件


通用向量Unif.m


桑格.m

(注意: W是一个 4 x 6 大小的矩阵 。Wi是第i个输出 的权重向量。Wij = (Wi)j。在示例中,TS是一个 6 x 512 大小的矩阵)

你能告诉我我做错了什么吗?矩阵的值增长得非常快。我对 oja.m 有同样的问题

我试过了:

  • 将eta替换为1/it --->NaN
  • 用迭代次数的指数函数替换eta ---> 好的,但这不是我所期望的
  • 取消注释W = 1/norm(W) * W; . 这实际上有效,但它不应该是必要的,还是应该?
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r - ade4 包 - 主成分分析

我打算进行一些主成分分析,并以本PCA 教程为指导。我有以下代码:

但是,我只是没有得到教程中的一些特征值。我做错了什么还是dudi.pca知道“问题”?顺便说一句,我如何获得特征向量?

PS:

我使用了这些数据:

通过dudi.pca减去平均值来归一化。

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opencv - OpenCV中的PCA以及如何准备数据?

我只是想澄清一下 OpenCV 中的 PCA。假设我有两行数据(A,B)。

一个 3 8 7

乙 2 4 5

如果我想在 OpenCV 中创建 PCA 模型,我必须对数据做什么?我是否必须减去平均值(例如从其数据点中减去 A 的平均值)还是 PCA 函数会这样做?

有人说 OpenCV PCA 期望数据被归一化(在 0 和 1 之间)。如果是这样,我如何正常化?

希望有人可以为我澄清这一点,因为 OpenCV 中的 PCA 在网络上的记录非常糟糕。

干杯...

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opencv - 在opencv中保存pca对象

我正在做一个人脸识别项目,我们正在使用 PCA 来减少图像的特征向量大小。问题是,在训练期间,我通过合并所有训练图像来创建 PCA 对象。现在,在测试期间,我需要之前获得的 PCA 对象。

我似乎无法弄清楚如何将 PCA 对象写入文件,以便在测试期间使用它。一种选择是我将它的特征向量写入文件。但是编写对象本身会方便得多。有没有办法做到这一点?

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r - 如何从 Free Pascal 调用 R 函数?

在我的 Lazarus/Free Pascal 应用程序中,我生成了一个大的多列数值矩阵。我想在此表上运行主成分分析(PCA),但似乎找不到任何包来执行此操作。

R 语言有一个导出PCA 函数的 .dll 库,但它返回一个“princomp”类的对象。我不确定我将如何从此类中提取相关信息(例如转换后的矩阵)以在 Lazarus/FPC 中使用。

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python - Python中的偏心率估计

我有一个二进制 numpy 数组,并用 scipy.ndimage 标记了连接区域。我可以打电话来估计每个标记部分的偏心率吗?

编辑:

我正在尝试制定标准来查找和折腾比它们宽得多的标记部分。在下面的数组中,我可能想保留 7s 并折腾 3s。

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r - R长形式的PCA

我想对长格式的数据帧进行 PCA:

时间1 id1 数据11

时间1 id2 数据12

时间2 id1 数据21

等等

有没有一种简单的方法可以做到这一点,或者是标准的方法reshape,然后再做princomp。我的数据集非常大,大约有 40,000 次和 4,000 个 id。

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python - Python(Numpy/Scipy)中的 Varimax 旋转?

有没有人在 Numpy 数组上遇到过用于 varimax 旋转的良好预先存在的代码?

在 C 或 Fortran 中优化的东西会很好,但我遇到的只是对同一件事的微弱和遥远的请求。

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r - 计算R中前两个主成分的最快方法是什么?

princomp在 R 中使用来执行 PCA。我的数据矩阵很大(10K x 10K,每个值最多 4 个小数点)。在 Xeon 2.27 GHz 处理器上需要约 3.5 小时和约 6.5 GB 的物理内存。

由于我只想要前两个组件,有没有更快的方法来做到这一点?

更新 :

除了速度之外,有没有一种内存有效的方法来做到这一点?

使用svd(,2,).