纸羊同学的博客

本次实验内容为基于python的PCA算法的复现。本实验将以主成分分析（PCA）原理详解中的数据为例，展示使用PCA算法从二维数据降维为一维数据的代码复现。若理解有误，欢迎批评指正。一、算法基本思路算法可简单概括为五个步骤，即1.数据中心化；2.求求特征协方差矩阵3. 求协方差特征值λ和特征向量4. 选取k个特征值最大的特征向量构造矩阵5. 做矩阵投影得到降维后的数据。思路概括如下图所示。首先读入二维数据。list = [[2.5,2.4],[0.5,0.7],[2.2,2.9],[1.9,2.2

本篇笔记主要介绍使用可视图方法转换时间序列为复杂网络的基本内容

遗传算法（Genetic Algorithm，GA），是进化算法的框架和核心。各种进化算法有什么异同? - 及时物语的回答 - 知乎https://www.zhihu.com/question/39152390/answer/901070749

简单介绍几种常见的变量分布模型，用一句话概括就是，离散万物，皆可二项分布！一、离散型随机变量1.二项分布在了解二项分布前，需要先了解伯努利试验。伯努利试验E只有两种结果，则称为伯努利试验；将试验E独立重复地进行n此，则称这一串重复的独立试验为n重伯努利试验。比如抛硬币，只有正反两种结果，这就是伯努利试验。满足伯努利试验的，就是二项分布。独立做n次+就两种结果=n重伯努利试验设在一...

1.什么是PCA技术？PCA技术主成分分析技术，又称主分量分析。主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。PCA主成分分析（Principal Component Analysis，PCA），是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。主成分分析是对于原先提出的所有变量，将重复的...

简述Dynamic Time Warping（DTW）诞生有一定的历史了（日本学者Itakura提出），它出现的目的也比较单纯，是一种衡量两个长度不同的时间序列的相似度的方法。应用也比较广，主要是在模板匹配中，比如说用在孤立词语音识别（识别两段语音是否表示同一个单词），手势识别，数据挖掘和信息检索等中。孤立词识别操作步骤基本原理： 问题描述在大部分的学科中，时间序列是数据的一种常...