计算方差的算法不能正常工作
可能是由于以下几个原因导致的：
- 数据输入错误：检查输入的数据是否正确，包括数据类型、范围等。确保输入的数据符合算法的要求。
- 算法实现错误：检查算法的实现是否正确。可能是在计算方差的过程中出现了错误，例如计算平均值时出错、计算差值时出错等。可以通过仔细检查代码逻辑、调试和打印中间结果来定位问题。
- 数据量过小：方差是对数据的离散程度进行度量的，如果数据量过小，可能导致方差计算结果不准确。可以尝试增加数据量，以提高计算结果的准确性。
- 数据分布不均匀：方差对数据的分布敏感，如果数据分布不均匀，可能导致方差计算结果不准确。可以尝试对数据进行预处理，例如数据归一化、去除异常值等，以改善数据分布。
- 算法选择不合适：方差有多种计算方法，例如样本方差和总体方差。根据具体的应用场景和需求，选择合适的方差计算方法。
总结起来，解决计算方差算法不能正常工作的问题，需要仔细检查数据输入、算法实现、数据量、数据分布等方面的问题，并根据具体情况进行调整和优化。
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我在CSV文件中有一个非常大的训练集(~2Gb)。该文件是太大，太大，无法直接读入内存(read.csv()使计算机停止工作)，我想使用PCA减小数据文件的大小。问题是(据我所知)，为了运行PCA算法(例如，princomp())，我需要将文件读入内存。
我尝试过bigmemory包以big.matrix的形式读取文件，但是princomp不能在big.matrix对象上工作，看起来big.matrix不可能转换成类似于data.frame的东西。
有什么方法可以在我缺少的大型数据文件上运行princomp ？
我是R公司的相对新手，所以对于更有经验的用户来说，其中的一些可能是显而易见的(表示
浏览 3提问于2012-09-15得票数 7
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FID分数在tensorflow > 1.5中是否正常工作，例如，如果我以批处理大小1运行它？我使用的是来自的FID实现，其中有一个问题，它只在批处理大小为1的情况下运行。
我的时间不多了，所以我不能写一个实现FID的脚本，因此，如果我的批处理大小为1，是否有人能确认它是否给出了正确的值。
浏览 0提问于2018-10-19得票数 0
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我确实读过，并希望为简单的行匹配实现它。然而，我只有非常基本的数学知识，不能真正理解页上的方程式。
假设我能够从2幅图像中提取点，用蛮力循环搜索最近的一对，得到一个具有相应距离的对的列表。
利用上述数据计算单一指标的下一步是什么？我目前提出的想法是简单地平均所有的距离。我相信这是很多更好的方法。或者我应该收集更多的数据进行计算？
浏览 0提问于2014-03-14得票数 0
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我尝试生成0到1之间的N个随机浮点数，其中N是由用户指定的。然后我需要找出生成数字的均值和方差。努力寻找方差。 我已经尝试过使用变量而不是数组，但已经更改了我的代码以允许使用数组。 #include <cstdlib>
#include <ctime>
#include <cmath>
using namespace std;
int main(){
int N, i;
float random_numbers[i], sum, mean, variance, r;
cout << "Enter an N value&#
浏览 10提问于2019-10-17得票数 0
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我有许多时间序列记录，在某些时候重叠，不一定有相同的开始和结束日期。每一行代表不同的时间序列。为了保持数据收集的实际时间，我让它们保持相同的长度。
例如，t(1,2,3,4,5,6)：
Station 1: nan, nan, 2, 4, 5, 10
Station 2: nan, 1, 4, nan, 10, 8
Station 3: 1, 9, 4, 7, nan, nan
我试图在Python中运行一个聚类分析，对具有类似行为的站点进行分组，在那里行为的时机非常重要，所以我不能就这样处理掉nans。(据我所知)。
有什么想法吗？
浏览 5提问于2013-09-05得票数 5
我有很多数据以大数组的形式存储在磁盘上。我不能把所有东西都加载到内存中。
如何计算平均值和标准差？
浏览 1提问于2013-03-26得票数 4
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我试图找到一个高效的在线算法，用于计算预定义的时间窗口(例如，最后5分钟)中的滚动方差。它需要有效率，因为我不能在时间窗口内保存所有的数据点，因为它们达到每秒10M个数据点的频率。理想情况下，算法也应该是数值稳定的。我知道无窗口滚动方差的。
对于固定大小的窗口，我知道其他这样的答案。我相信这是另一个问题。
浏览 6提问于2014-09-22得票数 2
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我已经找到了以下计算簇间距离和簇内距离的公式，我不太清楚它们是如何工作的。
簇间距离
上面的公式不应该有平方根吗？
组间和组内：
为什么会有从N+1开始的j索引？而不是从1到N2？
哪一个是正确的？或者是否存在任何对等关系？或者我应该取质心之间的距离作为簇间距离？看起来很简单。簇内距离呢？
我发现维基百科的公式更难理解。
我需要计算这个距离，以适当的分组颜色，以创建一个减少颜色调色板，所以我认为这些距离越精确，更准确的分组(公式，而不是之间的中心距离之间的簇间距离)。矢量是三维的(RGB分量).
浏览 4提问于2014-08-24得票数 5
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如何用matlab计算在线学习中的均值和方差？假设我们有一个数据流，每次我们只收到40个数据。我想通过获取每个40个数据来更新这个数据集的均值和方差。我希望每次我得到40个数据时，我都会更新到目前为止收到的所有数据的均值和方差。请注意，我不能保存所有数据，每次我只能保存40个数据。
非常感谢
浏览 1提问于2015-12-29得票数 1
极限优化.NET数学和统计库提供了一个名为WeightedStandardDeviation的函数，用于该函数
返回变量的平均值，并按指定的向量加权观测值。
这显然是(错误地)从复制和粘贴的。没有提供关于实际算法的更多细节。
我找不到任何证据表明，加权标准偏差有一个标准定义。表示实际上存在多个候选定义。
作为一个具体的例子，当我尝试使用这个方法时，我看到了一个非常奇怪的答案。
给定下列值和权重：
values = [28, 29, 30, 31, 32, 33, ]
weights = [0.00588121386769639, 0.107841991196409, 0.374376
浏览 4提问于2017-03-31得票数 0
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"Sum Square"是icCube中的一种聚合类型。 我认为它会计算链接中定义的sum of squares，但我得到了不同的结果。 什么是平方和聚合，如何使用它来计算icCube中的标准差？
浏览 17提问于2019-02-04得票数 2
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我有一些数据列表，我试图组织其中变化最小的列表/最精确的/最接近平均值的列表，以及数量最多的数据被评为最高级的列表。有些列表就像2000个数字一样长，而另一些则只有一个数字。显然，具有一个数字的列表的算术平均值将恰好是这个数字的值。2000个数字列表中的任何单个值都可能与算术平均值不太接近。在对这些列表进行排序时，所有较小的列表都将得到更高的评级。
这似乎很容易，但我想不出一种方法来按比例排序。
清单的例子：
清单1
12，20，15，17，9，19平均分: 12+ 20 +15+17+9+19/6=15分：(15-12) + (20-15) + (15-15) + (17-15) + (15
浏览 0提问于2015-02-08得票数 1
我们在大数据集上做统计等等。现在这一切都是在一台机器上完成的。我们正在研究迁移到map-reduce范例的可行性，在这种范例中，我们将数据分解为子集，对其运行一些操作，然后合并结果。
是否有任何类型的数学测试可以应用于一组操作，以确定它们所操作的数据是否可以分解？
或者在某个地方列出哪些可以分解，哪些不能分解？
例如，我不认为有一种方法可以分解标准差，但有...
编辑:添加标签
浏览 1提问于2011-12-20得票数 0
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给定维数X的维数D x N，利用QR分解计算C = np.dot(X, X.T)/N的特征值。依据如下：
我们期望C的特征值是np.diag(r.T,r)，使用以下方法
q, r=np.linalg.qr(np.dot(X.T, V))
lambdas2=np.diag(np.dot(r.T, r)) / N
但是，我使用下面的代码在lambdas2中使用的值与lambda1中的值不同。
from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA()
pca.fit(X)
lambdas1=pca.explained_variance_
完整的例子
浏览 0提问于2019-03-12得票数 1
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你好，假设我有一组数字，我想要一个快速的计算一致性的度量。我知道方差是最明显的答案，但是我担心朴素算法的复杂性太高了，有人有什么建议吗？
浏览 2提问于2010-11-24得票数 3
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我已经实现了k均值聚类来确定300个对象中的聚类.我的每个物体都有大约30个维度。距离是用欧几里德度量计算的。
我需要知道
如何确定我的算法是否正确工作？我不能有一个图表来给出一些关于我的算法的正确性的想法。
欧氏距离是计算距离的正确方法吗？如果我有100维而不是30维呢？
浏览 13提问于2011-11-12得票数 4
我试图用来重现两个组之间的Mahalanobis距离。
在我看来，这个例子很好地解释了这个概念。然而，我无法在R.
在此示例中，使用Excel获得的结果是Mahalanobis(g1, g2) = 1.4104。
按照给出的R的答案，并将其应用于上面的数据如下：
# dataset used in the Excel example
g1 <- matrix(c(2, 2, 2, 5, 6, 5, 7, 3, 4, 7, 6, 4, 5, 3, 4, 6, 2, 5, 1, 3), ncol = 2, byrow = TRUE)
g2 <- matrix(c(6, 5,
浏览 7提问于2017-06-19得票数 1
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我一直试图理解为什么弗拉乔莱-马丁算法(FM)工作时间太长。对算法 (4.4.2节)的描述是有希望的，但并不完美。
为什么--任何元素的最大尾长(尾随零的#)--用作对流中不同元素的数量的估计？假设只有两个不同的元素{1,2}，它们分别散列为{10001,10000}。这意味着不同元素的数量为2^4，这显然是不正确的。
诀窍是什么？
浏览 5提问于2020-06-18得票数 1
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现在运行我的代码时，它在std和方差中返回无穷大。我该怎么解决这个问题？
当我从for循环中取出//方差和//STD时，它给出了一个值，但它不是正确的。所以我想这是因为当你把它从for循环中取出来时，"i“不能正常工作？我知道"i“是个问题，因为它应该是”对于数字列表中的元素数，取每一个元素并减去平均值和平方。“我怎样才能做到这一点？
@Override
public String calculate() throws Exception {
//String firstConfidenceInterval = String.valueOf(SRC_Calc_Type.
浏览 4提问于2016-02-23得票数 0
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我是一名生物系的学生，在我们的实验室里，我们正在用老鼠来测试某种药物。在正常状态下，我们有许多组生物复制的基因表达数据：gene replicate 1 replicate2 gene1 -0.842138 -0.701153 gene2 -0.796896 -0.725085 gene3 -0.835920 -0.707572 gene5
浏览 2提问于2017-05-15得票数 1
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我正在尝试在php中实现两组数据之间人的相关系数的计算。我只是在尝试移植python脚本，可以在这个url 中找到它
我的实现如下：
class LB_Similarity_PearsonCorrelation implements LB_Similarity_Interface{
public function similarity($user1, $user2){
$sharedItem = array();
$pref1 = array();
$pref2 = array();
$result1 = $user1->fetchAllPrefere
浏览 0提问于2010-03-09得票数 5
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我将此作为在线计算来自可变长度数据数组( )的方差和平均值的参考。
数据是一个由16位无符号值组成的集合，其中可能有任意数量的样本(实际上，至少有20个样本，最大约为2e32个样本)。
由于数据集可能太大，无法存储，我已经使用上面提到的C在线算法实现了这一点，并验证了它的计算正确。
麻烦从应用程序的以下要求开始:除了计算整个集合的方差和平均值之外，我还需要计算一个由中间50%的值组成的总体的分离结果(均值和方差)，即忽略前25%和后25%的样本。样本的数量事先不知道，所以我必须在线计算额外的集合。
我理解，我可以通过单独计算子集来添加和减去子集，并且可以使用类似于这里描述的operator+
浏览 1提问于2014-07-28得票数 3
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我正在使用Numpy并尝试计算一个大矩阵(300000 X 70000)的均值和协方差。我有32的可用内存。就计算效率和实现的简易性而言，这项任务的最佳实践是什么？
我目前的实现如下：
def compute_mean_variance(mat, chunk_size):
row_count = mat.row_count
col_count = mat.col_count
# maintain the `x_sum`, `x2_sum` array
# mean(x) = x_sum / row_count
# var(x) = x2_sum / ro
浏览 2提问于2018-07-17得票数 2
fit_transform和transform有什么区别？为什么转换不能直接工作呢？
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
X_scaler = StandardScaler()
X_train = X_scaler.fit_transform(X_train)
X_test = X_scaler.transform(X_test)
如果直接转换，则会产生以下错误
NotFittedError:这个StandardScaler实例还没有安装。在使用此方法之前，使用适当的参数调用“fit”。
浏览 1提问于2018-08-23得票数 3
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2回答
我正在尝试在下面的数据集上实现K-means算法。计算任意两个数值属性之间的距离是很简单的，但是如何计算两个字符串之间的距离，以及如何将所有距离(即字符串属性之间的距离和数值属性之间的距离)相加。请告知me.Thank你。
浏览 1提问于2012-11-23得票数 2
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我需要写一个程序，它将扫描图像。我选择Qt是因为创建UI很容易。我试图自己创建deskew算法，但后来发现了有趣和众所周知的"Leptonica“。我有两个问题(谷歌不帮忙)：
如何将Leptonica库包含到我的Qt项目？中我找不到在C++中使用它的任何代码示例(仅在C++中找到一些)。
对不起，也许是愚蠢的问题，但我对Qt还是新手，即使在阅读了正式文档之后，对我来说也很困难。
=================================================
在向directory添加轻子-1.67目录并编辑.pro文件后，我无法构建它。一开始有错误，例如："
浏览 3提问于2010-12-30得票数 3
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我有一个数字列表，我想计算的标准差。我使用两种不同的方法计算值: 1.使用Python统计模块，2.使用标准差公式。结果是两个不同的，但有点接近的数字。统计模块是如何计算标准偏差的，还是与我的编码计算有关？我也不知道math.sqrt()在内部是如何工作的，但我假设它使用某种类型的近似。
import statistics
import math
def computeSD_S(variable):
# Open the file and read the values in the column specified
var_list = openAndReadVar
浏览 1提问于2019-02-26得票数 4
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我尝试将matlab代码转换为numpy，并计算出numpy与std函数的结果不同。
在matlab中
std([1,3,4,6])
ans = 2.0817
在numpy中
np.std([1,3,4,6])
1.8027756377319946
这是正常的吗？我该如何处理这个问题呢？
浏览 2提问于2014-12-22得票数 93
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我已经删除了建模数据中的异常值。我厌倦了尝试所有的方法来删除，因为有一个异常值，我在应用了许多方法后困扰了我很多。
有没有人能在这方面帮我……请..。
我用过winzorise，离群值，极值包等等，但是不能去掉离群值
这些数据有50000个自定义元素和32个属性。
数据既有数值数据也有非数值数据
我无法在此处附加数据集。
请帮帮我
额外信息：
我非常担心，因为这是我的论文，我不知道如何处理异常值。
如果你知道任何工作，请张贴…
数据在网上有，我不能在这里发布，对不起....
我的主管需要一个没有异常值的图..以及存在于离群值数据的整个数据时隙。我不知道如何在所有的变量组合中选择异常值，并在图中
浏览 3提问于2013-06-15得票数 1
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我想了解有监督的机器学习模型所作的假设。
我多次听到它说，“你需要确保你的特性变量是正态分布的，这样你的ML模型才能正常工作。”然而，当我查找线性回归的假设时，我发现了许多相互矛盾的观点。
这个帖子和这个帖子提到了误差分布的正态性。后者甚至说特性不需要被正态分布--仅仅是错误。
统计解决方案他说的特性确实需要多元常态，许多顶级初学者的ML课程，如机器学习A。
维基百科的他说功能不需要被正态分布，但它对估计的准确性有很大的影响。
哪些算法假设特征变量是正态分布的？对于那些没有，为什么它是有益于扩展您的特性，使它们更正态分布？
浏览 0提问于2020-06-08得票数 1
3回答
半方差的鲁棒在线算法
、、、
我正在寻找的等价物，用于在线计算半方差(下行偏方差)。有没有人知道好的推荐信？这样的算法是否存在呢？
编辑:相对于固定目标采用半方差的情况是微不足道的。问题是计算与均值相关的半方差。
浏览 1提问于2011-12-14得票数 2
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我想知道是否有人知道如何实现滚动/移动窗口PCA，以便在添加和删除测量时重用计算出的PCA。
我的想法是，我有很长一段时间的大量数据(测量)，我希望有一个移动窗口(例如，200天)从我的数据集的开始，每一步，我包括第二天的测量，并去掉最后一个测量，所以我的窗口总是200天长。但是，我不想每次都简单地重新计算PCA。
有没有可能制定一种比简单地为每个窗口单独计算PCA更有效的算法？提前感谢！
浏览 62提问于2020-06-05得票数 2
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我对统计学一无所知，我很难找到一个清晰的方法来描述我的问题。
我正在对一个系统做一些初步的研究，这个系统将测量导体之间的电的均匀性。基本上，我们需要测量信号在表面分布的均匀程度。
我正在研究如何确定数据集的一致性，并遇到了，这是很有希望的。然而，我意识到我不知道用什么单位来表达一致性。例如，如果我在物体表面的网格模式中进行了100次等距测量，并且想描述这些值有多均匀，你会怎么说呢？
"98%制服？“-什么意思? 98%？
“信号分散得很均匀”-好的，很好.但必须有一种更具体或更科学的方式来传达.如何“平均”？该语句的数字表示是什么？
统计学和数学不是我的专长所以如果这似
浏览 6提问于2011-10-21得票数 4
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我希望计算perl中每一行数字的方差。我写了这个子例程：
################################################################
# variance
#
#
# A subroutine to compute the variance of an array
# division by n-1 i s used
#
sub var{
my ($data) = @_;
if (@$data ==1) {
return 0;
}
my $mean = mean ($data);
my
浏览 11提问于2014-03-14得票数 3
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批量归一化和小批量
、、、
我对批处理归一化层并不完全熟悉。据我所知，它将在训练时使用小批量统计计算归一化。
当小批量大小非常小时(例如，对于小批量大小，每次迭代使用2或4个图像)，你们中有谁有使用这些层的经验吗？有没有什么理由让它不能高效工作呢？
我的感觉是，在训练时，统计数据是在非常小的样本上计算的，可能会对训练产生负面影响，你认为呢？
浏览 4提问于2017-12-14得票数 2
我正在尝试使用SVD分解来计算协方差矩阵，但是它不能正常工作。我构建了以下函数。
有人能帮我指出我所犯的错误吗？
提前感谢
svdcov = function(x){
svdmat = svd(x)
## d is the singular values sometimes denoted as s
## u is left singular
## v is right singular
dvec = matrix(data=NA,nrow=length(x),ncol=1)
dvec[,1] = svdmat$d
covmat = t(t(svdmat$v%*%dv
浏览 0提问于2013-05-28得票数 1
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混合Gibbs模型对于拟合空间模式数据是灵活的，然而，我对如何获得拟合模型的估计的置信区间感到困惑。例如，我拟合了一个混合geyer模型，包括一个硬核和一个geyer饱和度分量，得到了估计： Mo.hybrid<-Hybrid(H=Hardcore(), G=Geyer(81,1))
my.hybrid<-ppm(my.X~1,Mo.hybrid, correction="bord")
#beta = 1.629279e-06
#Hard core distance: 31.85573
#Fitted G interaction parameter gamm
浏览 13提问于2020-01-01得票数 0
是否有一个已知的通用统计技术表来解释它们如何与样本大小和尺寸进行缩放？例如，前几天，我的一位朋友告诉我，简单地快速排序大小为n的一维数据的计算时间为n*log(n)。
例如，如果我们将y与X的回归，其中X是一个d维变量，它是O(n^2*d)吗？如果我想要通过精确的Gauss解与牛顿法的数值最小二乘法求出解，它是如何缩放的？还是简单地获得解决方案和使用重要性测试？
我想我更想要一个好的答案来源(比如一篇总结各种统计技术的论文)，而不是一个好的答案。比如，一个列表，包括多元回归，logistic回归，PCA，cox比例风险回归，K-均值聚类等等。
浏览 0提问于2014-08-05得票数 10
我目前正准备实现基于这篇文章的方差阴影映射。不过，有一点令我感到忧虑：
只将施法者(而不是接收器)渲染到方差阴影映射中是不正确的！为了使插补正常工作，接收面必须用深度分布表示。如果不是这样的话，阴影的半影将是不适当的大小，不能顺利地从光到黑暗褪色。
这意味着，简单地跳过将其呈现到阴影映射中的对象，呈现一个不投阴影但可以接收来自其他对象的阴影的朴素方法将无法工作。否则如何才能做到这一点？
浏览 0提问于2015-08-10得票数 6
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curve_fit返回负方差
、、、、
我试着用曲线把我的数据拟合成两个对数。
from scipy.optimize import curve_fit
def func_2log(x, a, b, c, d, e):
return a*np.log(x + 1 + b) +c*np.log(x + 1 + d) + e
p, cov = curve_fit(func_2log, x, y, p0 = initial_guess, sigma = yerr, maxfev = 100000)
但是，当我打印协方差矩阵时，我得到：
[ -2.23883493e+06 -3.92893042e+09 -1.87846128e
浏览 0提问于2015-02-24得票数 2
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我正在使用python scikit-learn包中的高斯混合模型来训练我的数据集，但是，我在编码时发现了这一点
-- G=mixture.GMM(...)
-- G.fit(...)
-- G.score(sum功能)
得到的对数概率是正实数...为什么会这样呢？对数概率不一定是负的吗？
我懂了。高斯混合模型返回给我们的是对数概率“密度”而不是概率“质量”，因此正值是完全合理的。
如果协方差矩阵接近奇异，那么GMM将不会很好地执行，通常这意味着数据不适合于这样的生成任务
浏览 1提问于2012-08-29得票数 7
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学习MiniBatchKMeans有一个惯性场，可以用来观察集群有多紧。Birch聚类算法是否具有等价性？文档中似乎没有。
如果没有内置的方法来检查这种测量，那么找到每个簇中每个点最近的近邻的平均欧几里得距离是否有意义。然后找到这些平均距离的平均值吗？
浏览 3提问于2016-04-28得票数 0
我对数据科学/机器学习世界很陌生。我知道，在统计学中，我们假设某个事件/过程有某种特殊的分布，而随机过程的样本是某些抽样分布的一部分。然后，可以使用置信区间和显着性水平来概括数据的结果。
一旦我们“了解”了数据集中的模式，我们该如何概括我们的发现呢？这里的信心水平还有什么可替代的呢？
浏览 0提问于2014-12-25得票数 1
2回答
如何确定算法的步长
、、、
关于大都会-黑斯廷斯算法，我有一个简单的问题。假设分布只有一个变量x，且x的值范围为s=-2^31,2^31。
在抽样过程中，我需要提出一个新的x值，然后决定是否接受它。
x_{t+1} =x_t+\epsilon
如果我想自己实现它，如何决定\epsilon的值。
基本解决方案是从均匀-2^31，2^31中选择一个值，并将其设置为\epsilon。如果值范围是无界的，如-inf，inf
当前的MCMC库(例如pymc)如何解决这个问题？
浏览 0提问于2015-02-24得票数 3
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在opencv中，期望最大的结果被作为协方差矩阵给出.在我的工作中，我有两个分布，需要计算相似之处。我想使用方差，但它只给出簇数的协方差：
我有两个问题需要帮助：
如果我的集群是1，那么我假设协方差=方差。这是对的吗？
如何从集群>1的协方差中计算方差(如果1是正确的)
浏览 5提问于2013-12-31得票数 1
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在整个互联网上，我可以看到监督和无监督机器学习算法的应用程序，但没有人谈论保持机器学习应用程序的质量。最近关于如何测试无监督机器学习算法的分析提出了以下几点：
1)交叉验证测试:将数据集等分成多个折叠层(部分)，除一个折叠层外的所有折叠层作为训练数据集，后者作为测试数据集
关于使用测试和训练数据集的更多选项。
在输出不确定的情况下，有没有更有效的方法来测试无监督ML算法？
浏览 0提问于2017-03-07得票数 2
1回答
我是时间序列分析的新手。我并不真正理解我得到的一个指标。因此，我每天都有客户使用某项功能的数据。首先，我逐月绘制了一个信号，以检测明显的季节性或趋势：
如你所见，我们每6-7天就会有明显的下降。它对应于星期六和星期日。这完全说得通。当我用seasonal_decompose函数分解我的时间序列时，我得到这样的结果：
然后，我计算了趋势和季节性信号的强度。我得到了这样的结果：
知道指标的范围是0,1。我很困惑地看到季节性强度这么低。
我是不是遗漏了什么？问候
浏览 8提问于2021-05-31得票数 1
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我正在寻找的功能，以执行分割有噪声的医学图像(灰度)与GMM (高斯混合模型)。
我在MATLAB中发现：
gm = gmdistribution(mu,sigma)
idx = cluster(gm,X)
给定X，我的灰度图像。
如何定义mu和sigma？应该是多大的尺寸？你会如何初始化它们？
我尝试了以下方法(给定一个大小的图像(576x720))：
mu = rand(5,size(X,2));
sigma = ones(720,720);
gm = gmdistribution(mu,sigma);
idx = cluster(gm,X);
但我发现了一个错误：
使用wdensity
浏览 1提问于2019-01-11得票数 0
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我正在上一门计量经济学课程，并且一直在尝试使用Python，而不是他们设置作业的propreitry和EVIEWS。
在其中一个问题中，我有一段时间的消费数据。我被要求用两种方法计算它。
第一种方法是计算表单消耗= Aexp( Bt )的模型，第二种方法是记录双方，并在log (消耗量)= alpha +Bt上做普通的OLS。
我知道怎么做第二条路。但是，当我试着做第一条路的时候，它就出错了。使用状态模型，我可以对时间数据进行指数化(在正常化之后)，但这将以消耗= Aexp(t) + B的形式计算一个回归，这不是我想要的。(我想指定参数到哪里去)。在滑雪板上，我可以找到一个多项式回归，但不是指
浏览 3提问于2020-02-19得票数 0
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我有大约1000个维度为50000的向量x_i，但它们非常稀疏；每个向量只有大约50-100个非零元素。我想在这个数据集上做PCA (在MATLAB中)，以减少数据的不必要的极端维度。
不幸的是，我不知道没有中间完整矩阵的任何方法，因为需要从所有示例中减去均值。当然，1000x50000的矩阵太大了，内存无法容纳(当我尝试的时候，由于某种原因，它实际上会使我的整个计算机崩溃)。Matlab内置的princomp在我尝试使用它的时候也会使我的计算机崩溃。
所以我的问题是:有没有一种方法可以在不需要大量非稀疏矩阵作为中间步骤的情况下对这些数据进行PCA？
浏览 0提问于2012-11-17得票数 11
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