这个算是ICP算法中的一个关键步骤，单独拿出来看一下。 算法流程如下： 1.首先得到同名点集P和X。 2.计算P和X的均值up和ux。 3.由P和X构造协方差矩阵sigma。 4.由协方差矩阵sigma构造4*4对称矩阵Q。 5.计算Q的特征值与特征向量。其中Q最大特征值对应的特征向量即为最佳旋转向 ...
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2018-12-16 19:35:03
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这个算是ICP算法中的一个关键步骤，单独拿出来看一下。 算法流程如下： 1.首先得到同名点集P和X。 2.计算P和X的均值up和ux。 3.由P和X构造协方差矩阵sigma。 4.由协方差矩阵sigma构造4*4对称矩阵Q。 5.计算Q的特征值与特征向量。其中Q最大特征值对应的特征向量即为最佳旋转向 ...
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2018-12-14 22:53:12
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资源链接：https://pan.baidu.com/s/1Hlc5r3qcJs7R11Q0bGABLg《程序员的数学》讲解了二进制计数法、逻辑、余数、排列组合、递归、指数爆炸、不可解问题等许多与编程密切相关的数学方法，分析了哥尼斯堡七桥问题、高斯求和方法、汉诺塔、斐波那契数列等经典问题和算法。《程序员的数学2：概率统计》涉及随机变量、贝叶斯公式、离散值和连续值的概率分布、协方差矩阵、多元正态分布
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2018-11-18 23:48:11
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资源链接：https://pan.baidu.com/s/1Hlc5r3qcJs7R11Q0bGABLg《程序员的数学》讲解了二进制计数法、逻辑、余数、排列组合、递归、指数爆炸、不可解问题等许多与编程密切相关的数学方法，分析了哥尼斯堡七桥问题、高斯求和方法、汉诺塔、斐波那契数列等经典问题和算法。《程序员的数学2：概率统计》涉及随机变量、贝叶斯公式、离散值和连续值的概率分布、协方差矩阵、多元正态分布
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2018-11-18 23:45:47
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function [a,b,c,d]=get_LS_plane(data) % a*x + b*y + c*z + d = 0 planeData=data; % 协方差矩阵的SVD变换中，最小奇异值对应的奇异向量就是平面的方向 xyz0=mean(planeData,1); centeredPla... ...
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2018-10-28 22:03:48
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Pca首先 1.对数据进行去均值 2.构造一个基本的协方差矩阵1/m(X)*X^T 3对协方差矩阵进行变化，得到对角化矩阵，即对角化上有数值，其他位置上的数为0(协方差为0)，即求特征值和特征向量的过程 4.求得特征向量的单位化矩阵，单位化特征向量矩阵*原始数据（去均值后的）即降维操作,单位化特征向 ...
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2018-10-14 00:20:51
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Python中的pandas模块进行数据分析。 接下来pandas介绍中将学习到如下8块内容： 1、数据结构简介：DataFrame和Series 2、数据索引index 3、利用pandas查询数据 4、利用pandas的DataFrames进行统计分析 5、利用pandas实现SQL操作 6、利 ...
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2018-10-10 15:28:45
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目前还弄不清是什么原因，有多大影响，只知道存在这个问题。 运行版本: 1.MatlabR2015b windows64Bit 2.https://octave-online.net/ 代码： 结果 err1接近于0，err2，err3相等且等于1.05，对比了一下对应的矩阵数据，确实有差异。 Tod ...
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2018-10-09 10:18:52
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《数据清洗和特征选择→PCA→1.算法理解》PCA的理解主要是明白2个协方差矩阵的意义以及关系设原始数据矩阵X对应的协方差矩阵为C，而P是一组基按行组成的矩阵，设Y=PX，则Y为X对P做基变换后的数据。设Y的协方差矩阵为D，我们推导一下D与C的关系：而对于协方差矩阵来说，一定可以找到n个单位正交特征 ...
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2018-10-08 15:53:31
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PCA主成分分析算法，是一种线性降维，将高维坐标系映射到低维坐标系中。 如何选择低维坐标系呢？ 通过协方差矩阵的特征值和特征向量，特征向量代表坐标系，特征值代表映射到新坐标的长度。 算法步骤： 输入：样本集D={x1,x2,...,xm}； 低维空间维数k 第一步：将样本集中心化。每一列的特征值减去 ...
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2018-09-21 18:27:36
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