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线性判别分析

相关系数指线性回归分析中的点的相关程度。绝对值大于0小于1,越接近1代表相关系数越高。

把4维的x向量X=(x1,x2,x3,x4),拓展成14维的向量(x1,x2,x3,x4,x1*x1,x1*x2,x1*x3,x1*x4,x2*x2,x2*x3,x2*x4,x3*x3,x3*x4,x4*x4),可以把原问题化简为老师提示的问题,从而进行求解. 楼主学过模式识别(Pattern Recognition)里的LDA(Linear Discrim...

用eviews计算,看各参数的T检验及F检验是否通过,如果F检验通过,但是有两个以上T检验不通过,就有很大的可能是多重共线性了。还有就是看模型中所用的变量之间会不会明显相关,就像,货币供应量和工资之类的。可以尝试直接联立两个变量的方差,...

先save得到因子,然后用因子去做判别分析或聚类分析

uservo user=(uservo)voinfo; String username=user.getUsername(); String password=user.getPassword(); System.out.println(quot;your username is quot;+username); System.out.println(quot;your password is quot;+password); List list =...

需要,先把生成矩阵列变换成IP然后再写监督矩阵是I P^T

首先要介绍的命令用来启动iperf服务器监听进程以便监听客户端连接的。命令如下: iperf.exe -s -P 2 -i 5 -p 5999 -f k 这个命令会启动iperf,后续参数用来设定监听5999 端口(默认端口是5001), 限定iperf只允许两个连接,每5秒汇报一次连接情况

1)当对象为数据框data.frame时 lda(x,grouping,prior = propotions,tol = 1.0e-4,method,CV = FALSE,nu,...) 2) 当对象为公式Formula时 lda(formula,data,...,subnet,na.action) 3) 当对象为矩阵Matrix时 lda(x,group,...,subnet,na.action)

因此如何描述对象间相似性是聚类的重。 相似性的度量方法很多,有的用于专门领域,也有的适用于特定类型的数据,如何选择相似性的度量方法是一个相当复杂的问题,聚类通常按照对象间的相似性进行分组相似性度量即对某两者直接的相似性进行度量

把4维的x向量X=(x1,x2,x3,x4),拓展成14维的向量(x1,x2,x3,x4,x1*x1,x1*x2,x1*x3,x1*x4,x2*x2,x2*x3,x2*x4,x3*x3,x3*x4,x4*x4),可以把原问题化简为老师提示的问题,从而进行求解. 楼主学过模式识别(Pattern Recognition)里的LDA(Linear Discrim...

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