请教高人关于多维观测值的HMM如何实现
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解决时间 2021-01-24 03:12
- 提问者网友:孤山下
- 2021-01-23 11:57
请教高人关于多维观测值的HMM如何实现
最佳答案
- 五星知识达人网友:像个废品
- 2021-01-23 13:04
1. MATLAB直接用样本实现主成分分析用有多种方式,但是mathwork公司推荐(1)式,因为princomp在使用时调用的是pca,两者的计算结果一样,而且pca多一项explain,更强大。
[coeff,score,latent,tsquared,explained]= pca(X) (1)
[COEFF,SCORE,latent,tsquare] = princomp(X) (2)
解释:
X: 就是原始数据,每列是一个变量,每行是一个个案,很方便的。
coeff:就是那个Upp转化矩阵
score:最后得出的主成分的值,每一列表示一个主成分(按第一主成分到第n主成分个排列)。
latant:是各主成分对应的特征向量。
tsquare:是Hotelling's T-squared统计量,我这个水平可以不理他。
explained:是只每一个主成分解释了百分之多少的方差,是一个列向量。
[coeff,score,latent,tsquared,explained]= pca(X) (1)
[COEFF,SCORE,latent,tsquare] = princomp(X) (2)
解释:
X: 就是原始数据,每列是一个变量,每行是一个个案,很方便的。
coeff:就是那个Upp转化矩阵
score:最后得出的主成分的值,每一列表示一个主成分(按第一主成分到第n主成分个排列)。
latant:是各主成分对应的特征向量。
tsquare:是Hotelling's T-squared统计量,我这个水平可以不理他。
explained:是只每一个主成分解释了百分之多少的方差,是一个列向量。
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- 1楼网友:风格不统一
- 2021-01-23 14:19
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