固体 粉末 成分
机器学习-无监督机器学习-主成分分析PCA-23
目录1. 降维的方式2. PCA的一般步骤3. 思想2 最小化投影距离4. Kernelized PCA 1. 降维的方式 对于维度灾难、数据冗余，这些在数据处理中常见的场景，我们不得不进一步处理，得到更精简更有价值的特征信息，所用的的各种方法的统称就是降维 特征抽取：叫做特征映射更合适。因为它的思 ......
17. 名词性从句-名词能作什么成分
名词能作什么成分?—— 1. 名词充当主语——The movie looks terrific.(极好的，精彩的) 2.名词充当宾语—— I admire (喜欢，钦佩) his mother. 3. 名词充当表语——Gump is a man 4.名词充当同位语—— I enjoy the par ......
句子成分
必要成分 主语：名词，非谓语动词（动名词，不定式），代词，从句 谓语：一个拥有完整时态语态的动词，一个句子里只能有一个 宾语：名词，非谓语动词（动名词，不定式），代词，从句 表语：名词，非谓语动词（动名词，不定式），代词，从句，形容词，介词短语，副词 句子中缺少主要成分用非谓语动词的不定式和动名词 ......
6.简单句-句子的成分——宾语表语
宾语： 名词 代词 非谓语动词 从句 表语 名词充当标语——I am a teacher 代词—— I am in Chongqin 非谓语动词—— My dream is to become a poet./My dream is becoming a poet. 从句—— adj—— 介词短语作 ......
固体激光雷达的几何模型及标定方法
固体激光雷达的几何模型及标定方法 对具有可变角分辨率的固态激光雷达扫描系统进行几何描述，提出了一种新的校准方法。在系统的整个视场上确定这种失真，会产生准确和精确的测量结果，从而使其能够与其他传感器相结合。一方面，几何模型是使用众所周知的Snell定律和系统的固有光学组件来建立的，而另一方面，通过将像 ......
R语言大学城咖啡店消费问卷调查报告：信度分析、主成分分析可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34656 原文出处：拓端数据部落公众号 本次调查旨在了解文汇路咖啡店的市场状况，以便为学校周边咖啡店的经营发展提供积极的引导意义。我们通过问卷调查的方式，收集了大量的数据，通过r软件对数据进行了基本情况分析、信度分析、问卷调查数据可视化分析以及主 ......
R语言k-means聚类、层次聚类、主成分（PCA）降维及可视化分析鸢尾花iris数据集|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22838 最近我们被客户要求撰写关于鸢尾花iris数据集的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本练习问题包括：使用R中的鸢尾花数据集 (a)部分：k-means聚类使用k-means聚类法将数据集聚成2组。画一个图来显示聚类的情况使用k-means ......
4. 简单句-句子的成分-谓语2
他穿上外衣，锁上门，离开了家。 He putting on his jacket, locking the door, left at home. 大熊猫是熊科动物最罕见的成员，主要生活中国西南部的森林里。 Pandas are the rarest members in bear famliy, ......
3 句子的成分——谓语
******* 句子的成分 （词性的问题） 谓语的词性 1>谓语的成分——有时态实意动词 或 系动词 Your mother must very beautiful.(错) Your mother must be very beautiful.（对） 2> 一句话当中动词能不能多？——绝对不能，一句 ......
高维数据惩罚回归方法：主成分回归PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=23378 最近我们被客户要求撰写关于高维数据惩罚回归方法的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，我们将使用基因表达数据。这个数据集包含120个样本的200个基因的基因表达数据。这些数据来源于哺乳动物眼组织样本的微阵列实验 1 介绍 在本文中 ......
PCA(Principal Components Analysis)主成分分析: 一维列向量坐标的变换是左乘变换矩阵 而 一维行向量的坐标系基元的变换 是 右乘变换矩阵
总结： 一维列向量的 坐标变换是 左乘变换矩阵； 一维行向量的 坐标系基元变换 是 右乘变换矩阵； 坐标变换 坐标变换定义：把一个向量(或一个点)从一个高维(或3D)坐标系，转换到另一个高维(或3D)坐标系去。 举个栗子：东北天坐标系上的点A坐标为 (1, 2, 3)，通过坐标变换到北西天坐标系，点 ......
R : PCA 主成分分析
主成分分析 rm (list = ls ()) library(vegan) library(tidyverse) library(ggalt) library(car) library(ggforce) library(ggpubr) library(patchwork) # 2. 定义所需的函数 ......
R语言主成分、因子分析、聚类对我国城镇私营单位就业人员平均工资数据研究与分析
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34517 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Huarui He 数据显示2019年全国城镇私营单位就业人员年平均工资为53604元，比上年增长8.1%，而2019年全国城镇非私营单位就业人员年平均工资为90501元，名义增长率9.8%，实际上 ......
模式识别实验：基于主成分分析（PCA）的人脸识别
前言 本文使用Python实现了PCA算法，并使用ORL人脸数据集进行了测试并输出特征脸，简单实现了人脸识别的功能。 环境配置： matplotlib==3.7.2 numpy==1.25.2 opencv_python==4.8.1.78 1. 准备 ORL人脸数据集共包含40个不同人的400张图 ......
Probabilistic principal component analysis-based anomaly detection for structures with missing data（概率主成分分析PPCA）
SHM can provide a large amount of data that can reveal the variation in the structure condition什么是压缩传感，数据重构，研究背景与意义，怎么用 基于模型的方法不可避免的缺点是模型的不确定性，因为很难创建能 ......
固体物理学习
此篇写一些在复习的过程中列出的固体物理学知识 可能会出现错误 偶然想起来自己还有博客呢 大学没勇气接着学计算机课 发现物理和化学其实也挺难的 每个学科都有属于自己的魅力（折磨） 正好要考试了 对每一章节写一些自己的感悟 其实是为了万一将来要用还能来看看 学的课时不多 总结也只用了两个小时 所以自然对 ......
P23 句子成分与分类
目录 视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1XY411J7aG/?p=23&spm_id_from=pageDriver&vd_source=30920241a27fdc74fb4997d5fe82d626 这次咱们来说句子成分和句子分类。其实咱们之前在语法综 ......
[机器学习复习笔记] PCA 主成分分析（特征值分解、SVD分解）
PCA 主成分分析 1. 特征值分解 1.1 特征值分解的前提 矩阵是 方阵 矩阵是 可对角化的，即通过相似变化转化为对角矩阵。（相似变换 不会改变矩阵的特征值和特征向量 ） 矩阵的特征向量 线性无关，保证了特征值分解的 唯一性。 1.2 特征值分解 给定一个矩阵 \(A \in \mathbb{R ......
基于三维点云数据的主成分分析方法（PCA）的python实现
https://github.com/mengxingshifen1218/learning-pointcloud/blob/master/%E6%B7%B1%E8%93%9D/CH1/PointCloudHomework1/pca_normal.py KD-Tree原理详解 https://zhu ......
二. 点云主成分分析之奇异值分解与特征值分解
1. 前言 我上篇文章的最后提到了通过SVD求解ICP得到的奇异值左正交矩阵的的坐标系和PCA非常相似，这篇文章我们来看一下两者的相似处，并从数学上给出解释。 读者可以看下上篇文章的结尾的图，图1展示了两组存在一一对应关系的点，点集B是点集A经某个欧式变换得到的。 [奇异值分解在3D视觉中的应用 - ......
聊聊基于Alink库的主成分分析(PCA)
概述 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的数据降维和特征提取技术，用于将高维数据转换为低维的特征空间。其目标是通过线性变换将原始特征转化为一组新的互相无关的变量，这些新变量称为主成分，它们按照方差递减的顺序排列，以保留尽可能多的原始数据信息。 主 ......
基于物联网技术的开源工业固体废物一体化智能监控平台
一、项目背景 “十四五”时期，我国将开启全面建设社会主义现代化国家新征程，围绕推动高质量发展主题，全面提高资源利用效率的任务更加迫切。受资源禀赋、能源结构、发展阶段等因素影响，未来我国大宗固废仍面临产生强度高、利用不充分、综合利用产品附加值低的严峻形势。目前，大宗固废累计堆存量约600亿吨，年新 ......
前端常用方法分享, 用户输入钱, 转化成分, 类型判断, 时间格式化
钱转化成分 // 转换成分 function toCent(numStr) { const reg = /(^(?=.*?[1-9].*?)0\.\d+$)|(^[1-9][0-9]*(\.\d{1,2})?$)/ if (!reg.test(numStr)) { throw new Error(' ......
验证某固体粉末的成分
### 起因 有同学在宿舍吃自热火锅发现多了一包发热包。 ### 正文 某同学将一发热包拆开丢进水里。数星期后，水分已被蒸发，剩下白色固体粉末。这名同学所在宿舍成员对其成分感到好奇，并设计实验探究其成分。 #### 链接材料： 发热包主要成分为 $CaO$。 ### 猜想： 猜想一：$CaO$ 猜想 ......
R语言PCA主成分、lasso、岭回归降维分析全球气候变化对各国土地面积影响|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31445 最近我们被客户要求撰写关于各国土地面积的研究报告，包括一些图形和统计输出。 机器学习在环境监测领域的应用，着眼于探索全球范围内的环境演化规律，人类与自然生态之间的关系以及环境变化对人类生存的影响。 课题着眼于环境科学中的近年来土地面积变化 ......
【视频】主成分分析PCA降维方法和R语言分析葡萄酒可视化实例|数据分享|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22492 最近我们被客户要求撰写关于主成分分析PCA的研究报告，包括一些图形和统计输出。 降维技术之一是主成分分析 (PCA) 算法，该算法将可能相关变量的一组观察值转换为一组线性不相关变量。在本文中，我们将讨论如何通过使用 R编程语言使用主成分分 ......
Python用PyMC3贝叶斯模型平均BMA：采样、信息准则比较和预测可视化灵长类动物的乳汁成分数据
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33449 原文出处：拓端数据部落公众号 当面对多个模型时，我们有多种选择。模型选择因其简单性而具有吸引力，但我们正在丢弃有关模型中不确定性的信息。 print(f"Runing 模型平均 一种替代方法是执行模型选择，但讨论所有不同的模型以及给定信 ......
PCA主成分分析的理解
u |_matrix1x2_{{-0.70710678118654757};{-0.70710678118654735}} x^(1) |_matrix1x2_{{-0.51805350077523271};{-1.5767841510657621}} x_approx^(1) |_matrix1x ......
ITK 实例6 RGB图像像素色彩成分的访问
1 #include "itkImage.h" 2 #include "itkImageFileReader.h" 3 //为了使用 itk::RGBPixel 类，包含头文件 4 #include "itkRGBPixel.h" 5 //在 ITK 中如何表示 RGB 图像。 6 int main ......
主成分分析（PCA）模型学习笔记（一）
[TOC](主成分分析（PCA）模型学习笔记（一）) # 为什么使用PCA ## 从过拟合说起 在数据量小、数据维度高，模型较为复杂时，很容易产生过拟合。训练误差小而泛化误差较大被称为过拟合，而我们所追求的是泛化误差较小，为了解决过拟合问题，一般有以下的解决方案，一是最直接有效的方法，增加数据量，但 ......