正交最小二乘法求模型参数 矩矩阵不是平移不变的

最新推荐文章于 2024-02-24 14:47:29 发布
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分类专栏： Maths
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ctex/article/details/1506642
本文详细介绍了如何使用MATLAB实现主成分分析(PCA)算法。通过构造矩阵MMatrix来完成数据预处理，并利用特征值分解获取主成分。该过程对于理解PCA的工作原理及其在实际数据集上的应用非常关键。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

MMatrix = (Data-ones(nDataNum,1)*[x_center,y_center])'*(Data-ones(nDataNum,1)*[x_center,y_center]);

%MMatrix = Data'*Data; 区别所在
[eigVec,eigVal] = eig(MMatrix);  
线性代数的发展历程与重要里程碑
AI天才研究院
07-07 1018
为什么我们要学一门2000多年前就萌芽的数学？如果把现代科技比作一座高楼，线性代数就是它的钢筋骨架——从手机里的图像压缩到AI模型的参数计算，从GPS定位到量子力学方程，处处都能看到线性代数的身影。本文的目的不是教你解方程组，而是带你穿越时空，看看人类如何一步步"发明"了这门数学语言，以及这些智慧如何塑造了我们今天的世界。我们会从公元前200年的《九章算术》讲到21世纪的量子计算，覆盖线性代数的核心概念、关键人物和重大突破。古代萌芽（公元前200年-1600年）
矩阵运算与求导全面教程
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Rhett_Butler0922的博客
04-25 911
矩阵运算与矩阵求导是机器学习、强化学习、数值计算、量子计算、机器人学等领域的核心数学工具。本教程从基础概念出发，逐步深入高级主题，结合理论推导、编程实现、跨领域应用和数值优化技巧，旨在帮助读者全面掌握矩阵相关知识，并灵活应用于实际问题。矩阵是一个按行和列排列的数字阵列，通常表示为： A=[a11a12⋯a1na21a22⋯a2n⋮⋮⋱⋮am1am2⋯amn]A = \begin{bmatrix} a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n} \\ a_{21} & a_{22} & \
正交最小二乘
06-17
用MATLAB编写的正交最小二乘算法函数
完全解读：用最小二乘法求模型参数
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正交最小二乘法的matlab代码(ols).zip
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ols，正交最小二乘法的matlab代码，在曲线拟合中可以使用到，有注释。ols，正交最小二乘法的matlab代码，在曲线拟合中可以使用到，有注释。
正交最小二乘法的matlab代码(ols)
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正交最小二乘法求解NARMAX
zephyr_wang的博客
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基于新息估计和正交投影的闭环子空间模型辨识
04-26
在得到了扩展可观测矩阵和下三角形托普利茨矩阵后，可以通过平移变换法(shifting invariant approach)进一步获取系统矩阵。这种方法可以有效地从这些矩阵中恢复出系统的动态特性和结构信息。 #### 一致估计条件 ...
【科研基础|课程】矩阵分析 持续更新
qq_41100635的博客
02-24 1260
卡氏积：集合的乘积cartesian product，两个集合各取一个数构成一个个对。举例：平面是两个直线坐标的cartesian product。前者是集合的映射，后者是元素的映射。举例sinx的集合映射是（-域的定义：可以进行加减乘除四种运算的运算系统。[-1, 1]，取一个元素π映射为0，即。映射带尾与不带尾的箭头。
Least Squares Conformal Maps for Automatic Texture Atlas Generation用于自动纹理图集生成的最小二乘保角映射
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提供了一种新的拟保角参数化方法，基于柯西—黎曼方程的最小二乘近似。所定义的目标函数使角度变形最小，并证明了以下的正确性:最小值是唯一的，与纹理空间的相似性无关，与网格的分辨率无关，不能生成三角形翻转。该函数在数值上表现良好，因此可以非常有效地最小化。我们的方法是稳健的，可以参数化具有复杂边界的大型图表。 我们还介绍了分割方法将模型分解为具有自然形状的图表，并提出了一种新的包装算法，以收集他们在纹理空间。我们演示了我们的方法用于绘制扫描和建模的数据集。 1、介绍 3D绘制系统可以通过交互添加细节(颜色，凹凸贴
正则化正交最小二乘法（ROLS)
07-21
这是一个基于正则化的正交最小二乘法（ols）的RBF神经网络算法， 可以处理回归问题和模式识别中的监督分类问题
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07-20
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正交最小二乘算法及其应用 (1996年)
05-20
介绍了正交最小二乘法的算法原理，同经典的最小二乘法相比，其数值稳定性好、计算量小，能节省大量存贮空间。应用了Ｈｏｕｓｅｈｏｌｄｅｒ变换、Ｇｉｖｅｎｓ变换和它的逆变换３种算法。根据残差矢量最小准则，将该法用于ＡＲＭＡ模型结构辨识和时变ＡＲ模型参数估计，取得了满意的仿真结果。
正交函数作最小二乘拟合(C语言)
10-06
此程序是用c语言实现正交函数作最小二乘拟合
正交最小二乘拟合直线
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正交最小二乘拟合直线，优点：比最小二乘法拟合的直线更准确，正交最小二乘考虑到了xy两个方向的误差，最小二乘只考虑了y方向的误差
线性代数及其应用 | 第六章 正交性和最小二乘法
暴走的二萌
10-10 3300
第六章正交性和最小二乘法 6.1 内积、长度和正交性 内积： 定理1：内积性质 长度：向量的长度的平方=自身与自身的内积 向量的距离 注：向量减法，减向量指向被减向量 正交向量 定理2：勾股定理 正交补 定理3：矩阵行向量空间和列向量空间的正交补 6.2 正交集 正交向量集 定理4：正交向量集的线性无关性 正交基 定理5：正交基下计算系数 正交投影 单位正交集 单位...
最小二乘法以及正交最小二乘(OLS)的推导与简单比较
qq_41332314的博客
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简单记录一下，OLS与LS的推导思想
正交最小二乘拟合直线方程公式详细推导
秃头队长
02-25 1797
点到直线距离误差：d=∣ax+by+c∣a2+b2d = {|ax+by+c| \over \sqrt {a^2+b^2}}d=a2+b2​∣ax+by+c∣​ 误差函数：f(a,b,c)=∑i=1i=ndi2f(a,b,c) = \sum_{i=1}^{i=n}d^2_if(a,b,c)=i=1∑i=n​di2​ 求误差函数极值点，即一阶偏导等于0，对于 di2d_i^2di2​： di2=a2x2+2abxy+2acx+2bcy+b2y2+c2a2+b2d_i^2={a^2x^2+2abxy+2acx+
最小二乘法的正交多项拟合算法
平凡屋
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最小二乘法的正交多项式拟合算法 数据依据、算例演示、代码
闭环控制系统辨识：新息估计与正交投影方法
通过最小二乘法，可以估计出系统的新息，即系统状态与观测数据之间的差异，这有助于捕捉系统的不确定性。 接着，文章提出利用观测输入输出数据构建的Hankel矩阵进行正交投影。Hankel矩阵是由系统时间序列数据构成的...
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