# 关于排序：如何根据函数返回的值对dart中的List进行排序 void main(){ List pojo = [POJO(5), POJO(3),POJO(7),POJO(1)
目录 1 代码 1 代码 ArrayList<User> users = new ArrayList<User>(); 升序 Collections.so...
但这类软件对新的安卓系统手机往往无能为力了，因为从几年前开始，大部分手机生产厂商用“媒体设备”MTP模式替代了大容量USB存储模式，而传统数据恢复软件无法直接对MTP模式加载的手机存储空间进行数据恢复，...这类软件有很多，以某数字清理大师为例，某数字清理大师的隐私粉碎功能能够扫描到用户之前删除的部分类型文件，并确实能够对这类文件进行恢复。...0x01 正确恢复安卓手机数据的姿势 那么到底有没有效果更加理想的数据恢复方法，答案是肯定的。其实以上方法中最大的问题在于，这类软件要么根本不能用，要么恢复能力太弱。...这是最基本的要求，具体如何Root与手机的型号有关，如果实在不会就找身边的异性IT达人帮忙吧。 第二步，在手机中安装BusyBox。...加载刚刚生成的mmcblk0.raw镜像，如图所示。 ? 对镜像中的userdata部分进行扫描，扫描后即可找到被误删除的各类数据，女朋友终于保住了：） ?
思路分析 这段代码是一个简单的PCA（主成分分析）算法实现，用于对图像数据进行降维处理。...egienvectors=egienvectors(:,order);% 将特征向量按特征值降序排序 将特征向量按照特征值的降序排序，排序结果存储在egienvectors中。...以上就是给出的代码的分析，该代码主要实现了对图像数据进行PCA算法处理，得到图像数据的主成分特征向量。...通过以上代码，可以将经过PCA降维处理的人脸样本进行可视化展示。具体而言，对于每个维度值，将选择相应数量的特征向量，并将样本数据投影到这些特征向量上，得到降维后的可视化数据。...在每次循环中，计算测试数据点与每个训练数据点之间的欧氏距离。 对距离进行排序，并记录距离最近的k个训练数据点的索引。 根据距离最近的k个训练数据点的类别，确定测试数据点的类别。
（1）计算协方差矩阵 PCA产生一个特征子空间，使特征向量的方差最大化。因此，为了正确测量这些特征向量的方差，必须对它们进行适当的平衡。...为实现此目的，我们首先将数据标准化为零均值和单位方差，以便在我们的计算中对每个特性进行平均加权。...找到在表示数据时最重要的向量，并丢弃其余的向量。在numpy中，计算协方差矩阵的特征向量和特征值是非常简单的。计算之后，我们将根据它们的特征值按降序对特征向量进行排序。...此时，我们有一个根据特征值对数据集的“重要性”排序的特征向量列表。...在下面的代码中，我们简单地根据选择的97%的阈值来计算希望保留的特征向量的数量。
假设我们的目标是减少d维的数据集，将其投影到k维的子空间上（看k如何来确定k呢？如何知道我们选择的特征空间能够很好的表达原始数据呢？...,lambda d） 5.按照特征值的大小对特征向量降序排序，选择前k个最大的特征向量，组成d*k维的矩阵W（其中每一列代表一个特征向量） 6.运用d*K的特征向量矩阵W将样本数据变换成新的子空间。...其实从上面的结果就可以发现，通过散布矩阵和协方差矩阵计算的特征空间相同，协方差矩阵的特征值*39 = 散布矩阵的特征值 当然，我们也可以快速验证一下特征值-特征向量的计算是否正确，是不是满足方程 ?...7.根据特征值对特征向量降序排列 我们的目标是减少特征空间的维度，即通过PCA方法将特征空间投影到一个小一点的子空间里，其中特征向量将会构成新的特征空间的轴。...通俗来说，如果一个特征向量的特征值特别小，那它所包含的数据分布的信息也很少，那么这个特征向量就可以忽略不计了。常用的方法是根据特征值对特征向量进行降序排列，选出前k个特征向量 ? 结果： ?
表示相应的特征向量矩阵，则Z可以表达为： ? MDS算法描述： 输入：距离矩阵 ? ，其元素 ? 为样本 ? 到 ? 的距离。低维空间维数 ? 过程：根据 ? ， ? ， ? 分别计算出 ? ， ?...根据 ? 计算矩阵B 对矩阵B做特征值分解 取 ? 为 ? 个最大特征值所构成的对角矩阵， ? 为相应的特征向量矩阵 输出： ?...对于正交属性空间中的样本点，如何用一个超平面（直线的高维推广）对所有的样本进行恰当的表达？...个特征值所对应的特征向量 ? 输出：投影矩阵 ? PCA仅需保留 ? 与样本的均值向量即可通过简单的向量减法和矩阵-向量乘法将新样本投影至低维空间中。...函数对特征值进行从小到大排序 # 根据特征值排序的逆序就可以得到最大的N个向量 # 这些向量将构成后面对数据进行转换的矩阵 # 该矩阵则利用N个特征将原始数据转换到新空间中 # 最后原始数据被重构后返回
在Excel中，如果想对一个一维的数组（只有一行或者一列的数据）进行排序的话（寻找最大值和最小值），可以直接使用Excel自带的数据筛选功能进行排序，但是如果要在二维数组（存在很多行和很多列）的数据表中排序的话...先如今要对下面的表进行排序，并将其按顺序排成一个一维数组 ?...另起一块区域，比如说R列，在R列的起始位置，先寻找该二维数据的最大值，MAX(A1:P16)，确定后再R1处即会该二维表的最大值 然后从R列的第二个数据开始，附加IF函数 MAX(IF(A1:P300...进行输入（非常重要） 然后即可使用excel拖拽功能来在R列显示出排序后的内容了
计算协方差矩阵的特征值和相应的特征向量。 4.将特征值按照从大到小的排序，选择其中最大的k个，然后将其对应的k个特征向量分别作为列向量组成特征向量矩阵。...5.计算降维后的数据集，即将归一化的数据集投影到选取的特征向量矩阵上，这样就得到了我们需要的已经降维的数据集。...个人理解 PCA算法的核心降维其实就是把高维的数据选取一组组基底（即协方差矩阵计算出特征向量）进行分解，这个基底要让高维分解的数据尽量包含更多的信息（方差：数据更分散；协方差：线性无关），毕竟高维数据变成低维数据肯定要损失一些信息...我们选取包含更多信息的基底可得到对样本起决定性作用最大的前K个特征（特征矩阵）。...优缺点 1.优点 1）它是无监督学习，无参数限制的。 2）PCA对数据降维的同时也对新求出的特征值进行排序，根据所设置的阈值进行根据重要性程度的排列，可以达到在降维的同时最大程度保留原有信息。
这里大概可以理解为矩阵A与向量v相乘实际上就是对向量v进行了一次线性变换(旋转或者拉伸)，而该变换的效果为常数乘以向量v。...其次，我们将A和A的转置做矩阵的乘法，得到一个方阵，用这样的方阵进行特征分解，得到的特征和特征向量满足下面的等式： 这里的就是左奇异向量。 上面直接给出了是左奇异向量，是右奇异向量，根据是什么呢？...2）计算协方差矩阵，注：里除或不除样本数量n或n-1,其实对求出的特征向量没有影响。 3）用特征值分解方法求协方差矩阵的特征值与特征向量。 4）对特征值从大到小排序，选择其中最大的k个。...对特征值从大到小排序，选择其中最大的k个。然后将其对应的k个特征向量分别作为列向量组成特征向量矩阵。 将数据转换到k个特征向量构建的新空间中。...也就是说，左奇异矩阵可以用于对行数的压缩；右奇异矩阵可以用于对列(即特征维度)的压缩。这就是我们用SVD分解协方差矩阵实现PCA可以得到两个方向的PCA降维(即行和列两个方向)。
什么是PCA PCA根据特征之间的相关性帮助我们确定数据中存在的模式。简而言之，PCA的目标是找到高维数据中最大方差的方向，并且将高维数据映射到一个新的子空间，这个子空间的方向不大于原始特征空间。...这就要看特征值了，因为特征值定义了特征向量的大小，我们先对特征值进行降序排序，前k个特征值对应的特征向量就是我们要找 的主成分。...方差的物理含义是对值沿着特征轴的传播进行度量。 3 特征转换 在得到特征向量后，接下来我们就可以对原始特征进行转换了。...本节我们先对特征值进行降序排序，然后用特征向量构建映射矩阵，最后用映射矩阵将原始数据映射到低维度特征子空间。...先对特征值排序： # Make a list of (eigenvalue, eigenvector) tuples eigen_pairs = [(np.abs(eigen_vals[i]), eigen_vecs
因此，降维是对输入的样本数据进行处理的，并没有对预测、分类的结果进行处理。 降维的最常用的方法叫做主成分分析（PCA，principal component analysis）。...上图画出了红线和粉线，粉色的即错误的pca的结果，可以看出所有点到这个粉线的投影误差都非常大这个就是不正确的pca。而红色的线，相比之下，所有点到其的投影误差就非常小了。...3、定义 对PCA更通用的定义： n维特征，要降维到k维，泽需要找出k个向量u(1),u(2) ,…u(k)，让所有样本到由这些向量组成的超平面的距离之和最小。如下图所示： ?...三、PCA计算过程 1、数据预处理 1）把各特征进行归一化，令这些特征在一个数量级中。 2）计算所有样本，每个特征值的均值。...3、计算Σ的特征值和特征向量。 4、将特征值按照从大到小的顺序排序，选择其中最大的k个，然后将其对应的k个特征向量分别作为列向量组成特征向量矩阵。 5、将样本点投影到选取的特征向量上。
假设我们的目标是减少d维的数据集，将其投影到k维的子空间上（看k如何来确定k呢？如何知道我们选择的特征空间能够很好的表达原始数据呢？ ...,lambda d） 5.按照特征值的大小对特征向量降序排序，选择前k个最大的特征向量，组成d*k维的矩阵W（其中每一列代表一个特征向量） 6.运用d*K的特征向量矩阵W将样本数据变换成新的子空间。...，协方差矩阵的特征值*39 = 散布矩阵的特征值 当然，我们也可以快速验证一下特征值-特征向量的计算是否正确，是不是满足方程 image.png （其中 image.png 为协方差矩阵...ax.set_zlabel('z_values') 29 30 plt.title('Eigenvectors') 31 32 plt.show() 结果： image.png 7.根据特征值对特征向量降序排列...常用的方法是根据特征值对特征向量进行降序排列，选出前k个特征向量 1 # 生成（特征向量，特征值）元祖 2 eig_pairs = [(np.abs(eig_val_sc[i]), eig_vec_sc
一、数据降维 对于现在维数比较多的数据，我们首先需要做的就是对其进行降维操作。降维，简单来说就是说在尽量保证数据本质的前提下将数据中的维数降低。...三、PCA的操作过程 1、PCA的操作流程大致如下： 去平均值，即每一位特征减去各自的平均值 计算协方差矩阵 计算协方差矩阵的特征值与特征向量 对特征值从大到小排序 保留最大的 ?...个特征向量 将数据转换到 ? 个特征向量构建的新空间中 2、具体的例子 假设二维数据为： ?...对特征值进行排序，显然就两个特征值 选择最大的那个特征值对应的特征向量 ? 转换到新的空间 ? 四、实验的仿真 我们队一个数据集进行了测试： ?...) = D(i,i); end %% 对特征值排序 [maxD, index] = sort(d); %% 选取前k个最大的特征值 % maxD_k
处理思路 「思路：」 1，根据plink文件，进行pca分析 2，根据特征值，计算pca1和pca2的解释百分比 3，根据特征向量结果，进行pca作图 2....注意事项 「注意：」 特征值就是特征向量在对应维度的方差，特征值所占所有特征值之和的比值，就是其对应特征向量的方差贡献率。...简单来说： PCA1是特征向量，其方差是PC1的特征值，其方差贡献率为PC1特征值的百分比 PCA2是特征向量，其方差是PC2的特征值，其方差贡献率为PC2特征值的百分比 3....，分别是3个PCA的特征值 plink.eigenvec，特征向量，第三四五列是3个PCA的特征向量，作图用前两个PCA $ head plink.eigenvec 0 ID1 -0.032 0.0185407...「取前十个」也不靠谱，变化也比较大，还是老老实实的用所有的特征值去计算百分比吧，麻雀虽小，积土成山呀！ 「取所有」这个才是最正确的！ 6.
一、数据降维 对于现在维数比较多的数据，我们首先需要做的就是对其进行降维操作。降维，简单来说就是说在尽量保证数据本质的前提下将数据中的维数降低。...二、PCA的概念 image.png 三、PCA的操作过程 1、PCA的操作流程大致如下： 去平均值，即每一位特征减去各自的平均值 计算协方差矩阵 计算协方差矩阵的特征值与特征向量 对特征值从大到小排序...保留最大的k个特征向量 将数据转换到k个特征向量构建的新空间中 2、具体的例子 假设二维数据为： ?...对特征值进行排序，显然就两个特征值 选择最大的那个特征值对应的特征向量 ? 转换到新的空间 ? 四、实验的仿真 我们队一个数据集进行了测试： ?...) = D(i,i); end %% 对特征值排序 [maxD, index] = sort(d); %% 选取前k个最大的特征值 % maxD_k
数据集链接[1] 提取码：l552 1.对数据进行处理，包括对nan进行处理。要注意，这里的文件是以.data形式给出，对.data文件的处理详见PCA系列第二篇文章。...2.浏览本文前请先熟知PCA的基本原理及大致过程，详见PCA系列第一篇文章。3.根据PCA理论：构建样本矩阵X、协方差矩阵S、中心矩阵H。...4.对S进行特征值分解，并取前K个特征值最大的特征向量（降成K维）。5.X与上述新构建的特征向量矩阵相乘，得到最终答案。...In.T) #定义中心矩阵 S = (1/N)*np.dot(np.dot(X.T, H), X) #定义协方差矩阵 val, vec = linalg.eig(S) #求解特征值与特征向量...sorted_indices = np.argsort(-val) #从大到小排序 #取前K个最大的特征值的特征向量 final = np.zeros((K, vec.shape
1、 首先对特征值进行归一化处理： ? 2、求样本集的协方差矩阵 ? 所以C为一个n x n的矩阵 ?...，特征向量都是实向量； 3) C可对角化，且相似对角阵上的元素即为矩阵本身特征值； 3、根据以上性质，我们可以得到个线性无关的非零特征向量e1,e2,......4、我们将D中的特征值按照从大到小，将特征向量从左到右进行排序，然后取其中前K个，经过压缩转换(Z=XU)，就得到降维之后的数据矩阵Z： ?...（3）numpy.argsort：返回对数组进行排序的索引。 语法： numpy.argsort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None) 示例： ?...现对其用PCA方法进行降维处理，并将其降维后的数据重构后与原数据进行比较，展示PCA的全过程，帮助大家理解PCA的思想。 ?
，而方差大就意味着信息量大， 所以，我们可以按主成分对应的方差贡献率对主成分进行排序，并算出累积方差贡献率， 一般，当k 处 累积方差贡献率>80时，我们就可以选择前 k 个主成分 主成分之间彼此不相关...，但最后并不选择这么多，而是 按 各个主成分 方差递减，包含的信息量递减，只选取前 k 个 按 方差贡献率（方差占比）（某个主成分的方差占全部方差的比重）大小 先 对主成分 排序 排序后，算 累积方差贡献率...还是 cov 来计算 原始数据标准化（均值0，方差1） R语言中 scale() 计算 样本协方差矩阵（标准化后协方差等于相关系数，所以，此处等同相关系数矩阵） 计算 协方差矩阵 的 特征值 和 特征向量...按 特征值 从大到小 排序 保留 最大 k 个特征向量 写出 主成分表达式，将数据转换到 特征向量 构建的新空间中 计算 主成分得分 根据得分数据，进一步统计分析 案例 电信业发展的主成分分析 library...Q: 如何对PCA结果主成分赋予新意义？
与次大特征值相关联的特征向量（正交于第一个特征向量）是具有最大剩余方差的数据的方向。 协方差矩阵S的特征向量定义了一个新的坐标系。PCA可以看作原坐标系到新坐标系的旋转变换。...然后MADlibPCA函数对矩阵 ? 进行SVD分解： ? 其中∑是对角矩阵，特征值为 ? 的条目，主成分是V的行。...k个主成分的特征向量，k值直接由用户参数指定，或者根据方差的比例计算得出。...为了系统地分析某IT类企业的经济效益，选择了8个不同的利润指标，对15家企业进行了调研，并得到如表3所示的数据。现在需要根据根据这些数据对15家企业进行综合实例排序。...，而且各指标数值的数量级也有差异，为此这里将首先借助PCA方法对指标体系进行降维处理，然后根据PCA打分结果实现对企业的综合实力排序。
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