8、维度约简算法全解析与信用卡欺诈检测应用

维度约简算法全解析与信用卡欺诈检测应用

1. 线性维度约简方法

线性维度约简方法是将原始数据线性投影到低维空间,常见的有PCA及其变种,还有随机投影。

1.1 增量主成分分析(Incremental PCA)

对于非常大且无法全部加载到内存中的数据集,可以采用增量PCA。它将数据分成小批量进行处理,每个批量可以适应内存。批量大小可以手动设置或自动确定。以下是实现代码:

from sklearn.decomposition import IncrementalPCA
n_components = 784
batch_size = None
incrementalPCA = IncrementalPCA(n_components=n_components, 
                                batch_size=batch_size)
X_train_incrementalPCA = incrementalPCA.fit_transform(X_train)
X_train_incrementalPCA = pd.DataFrame(data=X_train_incrementalPCA, index=train_index)
X_validation_incrementalPCA = incrementalPCA.transform(X_validation)
X_validation_incrementalPCA = pd.DataFrame(data=X_validation_incrementalPCA, index=validation_index)
sca
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器的建模仿真展开,重点介绍了基于Matlab的飞行器动力学模型构建控制系统设计方法。通过对四轴飞行器非线性运动方程的推导,建立其在三维空间中的姿态位置动态模型,并采用数值仿真手段实现飞行器在复杂环境下的行为模拟。文中详细阐述了系统状态方程的构建、控制输入设计以及仿真参数设置,并结合具体代码实现展示了如何对飞行器进行稳定控制轨迹跟踪。此外,文章还提到了多种优化控制策略的应用背景,如模型预测控制、PID控制等,突出了Matlab工具在无人机系统仿真中的强大功能。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师;尤其适合从事飞行器建模、控制算法研究及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学建模的教学科研实践;②为无人机控制系统设计(如姿态控制、轨迹跟踪)提供仿真验证平台;③支持高级控制算法(如MPC、LQR、PID)的研究对比分析; 阅读建议:建议读者结合文中提到的Matlab代码仿真模型,动手实践飞行器建模控制流程,重点关注动力学方程的实现控制器参数调优,同时可拓展至多自由度或复杂环境下的飞行仿真研究。
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