matlab PCA分析
摘要：pca( ) 采用matlab自带的函数pca()进行主成分分析 [coeff, score, latent, tsquared, explained, mu] = pca(x) 假设数据x为n行p列的多变量数据，n为观测次数，p为变量维度。 coeff：为PCA变换系数，也称为loadings。
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posted @ 2021-08-31 23:10
08 2021 档案
matlab计算马氏平方距离
摘要：马氏距离计算一个点到一个参考分布的距离。马氏距离的优点是不受各个维度特征尺度的影响（尺度无关）。 d2 = mahal(Y, X) d2 = mahal(Y,X) returns the squared Mahalanobis distance of each observation in Y to
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posted @ 2021-08-31 10:13
matlab计算排列组合
摘要：perms(x) perms(x) 给出向量x的所有排列。 perms(1:3) ans = 3 2 1 3 1 2 2 3 1 2 1 3 1 3 2 1 2 3 nchoosek(x,m) nchoosek(x,m)给出了从包含n个元素的向量x中选取m个元素的组合。 nchoosek(1:4,3
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posted @ 2021-08-29 15:47
matlab函数tight_subplot控制图像的边界（margin），subplot的间距（gap）
摘要：tight_subplot实现比matlab自带的subplot更紧凑的子图绘制。 function [ha, pos] = tight_subplot(Nh, Nw, gap, marg_h, marg_w) % tight_subplot creates "subplot" axes with
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posted @ 2021-08-26 22:43
matlab获取数据直方图和经验累计分布CDF
摘要：histogram获取数据直方图 通过BinWidth参数调整箱子的宽度 BinWidth = 0.01 BinWidth = 0.1 cdfplot获取经验累积分布
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posted @ 2021-08-26 17:44
matlab计算数据分位点prctile
摘要：prctile计算数据集的百分位数（分位点） Y = prctile(X,p) 根据区间 [0,100] 中的百分比 p 返回数据向量或数组 X 中元素的百分位数。 a = rand(1, 10); sort(a) prctile(a, 70) a = 0.3452 0.2825 0.7467 0.
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posted @ 2021-08-26 17:33
matlab散点矩阵图
摘要：1. gplotmatrix Matrix of scatter plots by group 按组划分的散点图矩阵 gplotmatrix(x,[],group) 创建 x 中数据的散点图矩阵，按 group 中的分组变量分组。 结果图中的每一组单独的轴都包含一个 x 列与另一列 x 的散点图。
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posted @ 2021-08-25 22:44
Unicode字符表
摘要：常用的字符表，写论文可以用到 https://unicode-table.com/en/#basic-latin
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posted @ 2021-08-17 17:13
There is和There are怎么用？
摘要：There is/There are称为There be句型，也称为存在句型，表示事物的客观存在，There在此结构中是引导词，已经没有副词"那里"的含义 中文：在一个房间里有一个桌子，两个椅子。 翻译：There is a table and two chairs in the room. 例句：
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posted @ 2021-08-14 17:37
a large amount of 和 large amounts of的区别？
摘要：a large amount of 和 large amounts of的区别： 1、a large amount of +不可数名词，谓语动词用单数；large amounts of+ 不可数名词， 谓语动词用复数 例：A large amount of money was spent on th
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posted @ 2021-08-14 17:35
a lot，a large amount of，a large number of区别
摘要：a lot 修饰可数和不可数名词 a large amount of修饰不可数名词 a large number of修饰可数
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posted @ 2021-08-14 17:33
PyTorch中Tensor的维度变换
摘要：对于 PyTorch 的基本数据对象 Tensor (张量)，在处理问题时，需要经常改变数据的维度，以便于后期的计算和进一步处理，本文旨在列举一些维度变换的方法并举例，方便大家查看。 维度查看：torch.Tensor.size() 查看当前 tensor 的维度 举个例子： >>> import
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posted @ 2021-08-12 15:18
pytorch 生成单位张量torch.eye
摘要：torch.eye(n, m=None, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → Tensor Returns a 2-D tensor with ones on the d
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posted @ 2021-08-11 09:11
pytorch Tensor.expand()张量扩张
摘要：Tensor.expand(*sizes) → 张量 返回自张量的新视图，单例维度扩展到更大的尺寸。 传递 -1 作为维度的大小意味着不更改该维度的大小。 Tensor 也可以扩展到更多的维度，新的维度会附加在前面。 对于新维度，大小不能设置为 -1。 扩展张量不会分配新的内存，而只会在现有张量上创
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posted @ 2021-08-11 09:09
皮尔逊相关系数和余弦相似性的关系
摘要：皮尔逊相关系数和余弦相似性的关系 先上结论：在数据标准化（ ）后，Pearson相关性系数、Cosine相似度、欧式距离的平方可认为是等价的。详细推导在这里。 如何理解皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）？ - 微调的回答 - 知乎 有两种理解方式 （1）
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posted @ 2021-08-10 11:03
OAPI for Sap2000
摘要：通过OAPI可以调用Sap2000，实现参数化分析。
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posted @ 2021-08-03 23:18
PCA主成分的选择标准
摘要：采用PCA进行降维时，主成分的选择相当主观，这篇文章讨论了一些可用的方案： Selection of the Number of Principal Components: The Variance of the Reconstruction Error Criterion with a Compa
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posted @ 2021-08-02 16:46
序贯概率比检验Sequential Probability Ratio Test
摘要：序贯概率比检验(Sequential probability ratio test，SPRT) 什么是序贯概率比检验 数理统计学的一个分支，其名称源出于亚伯拉罕·瓦尔德在1947年发表的一本同名著作，它研究的对象是所谓“序贯抽样方案”，及如何用这种抽样方案得到的样本去作统计推断。序贯抽样方案是指在抽
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posted @ 2021-08-02 10:54
