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降維算法，高中立體幾何降維的一般方法

來源：整理 時(shí)間：2023-09-02 19:59:08 編輯：智能門戶 手機(jī)版

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1，高中立體幾何降維的一般方法

利用投影關(guān)系將異面化為同面。
同問。。。

高中立體幾何降維的一般方法

2，降維分析法概念

這種調(diào)查問卷或心理測(cè)試很明顯要用因子分析，因?yàn)檫@些被訪者的回答都只是個(gè)表象罷了，其實(shí)決定他們?cè)趺椿卮鸬氖莾?nèi)在的因素，比如人們的自信程度啊等等。 用因子分析，分析出這些潛在的變量后，用這些潛在變量做聚類分析，把被訪者分成幾個(gè)群體。

降維分析法概念

3，如何實(shí)現(xiàn)降維處理

對(duì)文本做共現(xiàn)詞匯統(tǒng)計(jì)，可以統(tǒng)計(jì)相鄰距離不超5的詞，也可以統(tǒng)計(jì)鄰接詞。 2、選擇共現(xiàn)比較多的組合作為特征，
首先，創(chuàng)建數(shù)據(jù)m_pdata = cvcreatemat(m_nrows, m_ndim, cv_64fc1);然后初始化數(shù)據(jù)。再創(chuàng)建m_pmean，m_peigvals，m_peigvecs。然后調(diào)用cvcalcpca計(jì)算平均值向量和協(xié)方差矩陣的特征值和特征向量。最后一步是cvprojectpca，在這個(gè)函數(shù)里面可以指定維度就可以得到降維之后的數(shù)據(jù)。

如何實(shí)現(xiàn)降維處理

4，數(shù)學(xué)建模中應(yīng)用降維的統(tǒng)計(jì)方法除了主成分分析法還有哪一些

因子分析它是主成分分析的推廣，也是利用降維的思想，由研究原始變量相關(guān)矩陣內(nèi)部的依賴關(guān)系出發(fā)，把一些具有錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的變量歸結(jié)為少數(shù)幾個(gè)綜合銀子的一種多變量統(tǒng)計(jì)分析方法。與主成分分析相比，因子分子更傾向于描述原始變量之間的相關(guān)關(guān)系。其基本思想是根據(jù)相關(guān)性把原始變量分組，使得同組內(nèi)的變量之間的相關(guān)性較高，而不同組變量間的相關(guān)性較低。每組變量代表一個(gè)基本結(jié)構(gòu)，并用一個(gè)不可觀測(cè)的綜合變量表示，這個(gè)基本結(jié)構(gòu)就是公共因子。然后把原始變量表示成兩部分之和，一是少數(shù)幾個(gè)不可觀測(cè)的公共因子的線性函數(shù)，二是與公共因子無關(guān)的特殊因子。
同問。。。

5，文本分類中如何降維

你的問題其實(shí)在數(shù)據(jù)挖掘里面不難，其實(shí)也沒有涉及到降維，真在的降維是數(shù)量級(jí)的降維。你的這個(gè)問題應(yīng)該按照以下方案處理：1、對(duì)文本做共現(xiàn)詞匯統(tǒng)計(jì)，可以統(tǒng)計(jì)相鄰距離不超5的詞，也可以統(tǒng)計(jì)鄰接詞。2、選擇共現(xiàn)比較多的組合作為特征，加入特征集。3、生成訓(xùn)練模型。傳統(tǒng)特征選擇的方法包括以下幾種：信息增益（IG），互信息（MI），卡方檢驗(yàn)（卡方 ），最大熵等。降維的方法可以使用粗糙集（Rough Set，RS）屬性約簡。分類器構(gòu)筑可以使用SVM等工具
我沒用過cnn，我只能就matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)普遍存在的問題回答你，1，同樣的輸入訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本得到不一樣的結(jié)果，可能是因?yàn)闄?quán)值初始化是隨機(jī)的，每個(gè)隨機(jī)的初始值在訓(xùn)練的時(shí)候，誤差只能收斂到那片區(qū)域的局部最小值，而不能保證全局最小值。

6，卡諾圖怎么降維

卡諾圖降維的方法，其實(shí)就是把卡諾圖不用的變量進(jìn)行折疊，比如說ABCD四個(gè)變量，如果我不想把D作為變量，就把所有D變量的0行和1行折疊合并，同時(shí)保證其他變量不變。折疊的過程可以看做兩個(gè)格子進(jìn)行合并產(chǎn)生一個(gè)格子，有三種可能，一種是0與0，顯然合并以后仍為0，1和1合并是1。0和1的情況，需要看對(duì)應(yīng)的是D還是D，把它作為系數(shù)和對(duì)應(yīng)的0,1相乘，結(jié)果寫到卡諾圖里，就實(shí)現(xiàn)了卡諾圖的降維。降維的目的是，增加了D輸出，而不是單純的1和0進(jìn)行輸出，而利用ABC三個(gè)變量進(jìn)行選擇。ABC此時(shí)可以看做地址，按照地址找到相應(yīng)的輸出數(shù)據(jù)。這就實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)選擇器的功能。同理，可以再把C作為輸入，AB作為地址，增加輸出的維度。這是以犧牲小規(guī)模元器件為代價(jià)的。
原本的卡諾圖有十六個(gè)格子，假設(shè)變量為A，B，C，D。假設(shè)降維需要去D。新的卡諾圖變?yōu)榘烁?。第一格為ABC－000，則去原來的圖里面看。ABCD－0000時(shí)為0，0001時(shí)為0，所以新的卡諾圖000為0。以此類推。0.0為0。1.1為1。若0.1則D，1.0則為D非。新的卡諾圖八位，沒有順序，是能根據(jù)000.001.011.010一個(gè)一個(gè)來看，然后填進(jìn)去
先把邏輯表達(dá)式（或其他形式）轉(zhuǎn)換成卡諾圖，然后降維，降維的方法參照《數(shù)字電子技術(shù)基礎(chǔ)》.(閻石.第5版)。大概意思是先把 2或4或8.等2的n次方 個(gè)是1的在一個(gè)長方形（包括正方形）的畫在一起，可以重復(fù)，不可少還有限制約束處理
卡諾圖降維的方法，其實(shí)就是把卡諾圖不用的變量進(jìn)行折疊，比如說ABCD四個(gè)變量，如果我不想把D作為變量，就把所有D變量的0行和1行折疊合并，同時(shí)保證其他變量不變。折疊的過程可以看做兩個(gè)格子進(jìn)行合并產(chǎn)生一個(gè)格子，有三種可能，一種是0與0，顯然合并以后仍為0，1和1合并是1。0和1的情況，需要看對(duì)應(yīng)的是D還是D，把它作為系數(shù)和對(duì)應(yīng)的0,1相乘，結(jié)果寫到卡諾圖里，就實(shí)現(xiàn)了卡諾圖的降維。降維的目的是，增加了D輸出，而不是單純的1和0進(jìn)行輸出，而利用ABC三個(gè)變量進(jìn)行選擇。ABC此時(shí)可以看做地址，按照地址找到相應(yīng)的輸出數(shù)據(jù)。這就實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)選擇器的功能。同理，可以再把C作為輸入，AB作為地址，增加輸出的維度。這是以犧牲小規(guī)模元器件為代價(jià)的?？ㄖZ圖的構(gòu)造特點(diǎn)使卡諾圖具有一個(gè)重要性質(zhì)：可以從圖形上直觀地找出相鄰最小項(xiàng)。兩個(gè)相鄰最小項(xiàng)可以合并為一個(gè)與項(xiàng)并消去一個(gè)變量。擴(kuò)展資料：卡諾圖中最小項(xiàng)的排列方案不是唯一的，變量的坐標(biāo)值0表示相應(yīng)變量的反變量，1表示相應(yīng)變量的原變量，變量的取值變化規(guī)律按“循環(huán)碼”變化。各小方格依變量順序取坐標(biāo)值，所得二進(jìn)制數(shù)對(duì)應(yīng)的十進(jìn)制數(shù)即相應(yīng)最小項(xiàng)的下標(biāo)i。在五變量卡諾圖中，為了方便省略了符號(hào)“m”，直接標(biāo)出m的下標(biāo)i 。歸納起來，卡諾圖在構(gòu)造上具有以下兩個(gè)特點(diǎn)：1、n個(gè)變量的卡諾圖由2^n個(gè)小方格組成，每個(gè)小方格代表一個(gè)最小項(xiàng)；2、卡諾圖上處在相鄰、相對(duì)、相重位置的小方格所代表的最小項(xiàng)為相鄰最小項(xiàng)。可以從圖形上直觀地找出相鄰最小項(xiàng)。兩個(gè)相鄰最小項(xiàng)可以合并為一個(gè)與項(xiàng)并消去一個(gè)變量。用卡諾圖化簡邏輯函數(shù)的基本原理就是把上述邏輯依據(jù)和圖形特征結(jié)合起來，通過把卡諾圖上表征相鄰最小項(xiàng)的相鄰小方格“圈”在一起進(jìn)行合并，達(dá)到用一個(gè)簡單“與”項(xiàng)代替若干最小項(xiàng)的目的。參考資料來源：搜狗百科——卡諾圖
先把邏輯表達(dá)式（或其他形式）轉(zhuǎn)換成卡諾圖，然后降維，降維的方法參照《數(shù)字電子技術(shù)基捶(閻石第5版)。 大概意思是先把 2或4或8等2的n次方 個(gè)是1的在一個(gè)長方形（包括正方形）的畫在一起，可以重復(fù)，不可少 還有限制約束處理卡諾圖怎么降維？
文章TAG：降維算法高中高中立降維算法

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