首页fisher_score = np.sum(eig_val[:mfcc_order]/np.sum(eig_val))中的mfcc_order取值

fisher_score = np.sum(eig_val[:mfcc_order]/np.sum(eig_val))中的mfcc_order取值

时间: 2023-03-14 19:00:30 浏览: 94

fisher分类算法

使用fisher算法，可以实现两类问题的分类

mfcc_order指的是Mel-frequency cepstral coefficients（MFCC）的次数，它是一种用于提取声音信息的常用频谱分析方法。取值范围可以根据具体情况进行调整，一般取值范围是1~20。

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fisher用于多分类程序

用C语言编写的matlab的fisher分多类程序，用于多分类识别方面，用的时候请改一下一些参数哦就可以用，多分类fish文件是输入程序。

RSA.rar_RSA VC_RSA的VC++实现_eig.c_rsa_rsa c++

"eig.c"文件通常包含与矩阵特征值计算相关的内容，因为RSA算法在进行公钥和私钥生成过程中，需要用到大整数的乘法和幂运算，这往往涉及到矩阵运算，特别是当使用扩展欧几里得算法求解最大公约数时，可能会用到特征值...

import numpy as np def pca(X, threshold): # 去均值 X_mean = np.mean(X, axis=0) X = X - X_mean # 计算协方差矩阵 cov = np.dot(X.T, X) / (X.shape[0] - 1) # 计算特征值和特征向量 eig_vals, eig_vecs = np.linalg.eig(cov) # 对特征值进行排序 eig_vals_sort = np.argsort(eig_vals)[::-1] # 计算累计贡献率 eig_vals_sum = np.sum(eig_vals) cumsum = np.cumsum(eig_vals[eig_vals_sort]) / eig_vals_sum # 寻找最佳的n_components best_n_components = np.argmax(cumsum >= threshold) + 1 # 提取前best_n_components个特征向量 eig_vecs_sort = eig_vecs[:, eig_vals_sort[:best_n_components]] # 将数据投影到新的特征空间上 X_pca = np.dot(X, eig_vecs_sort) return X_pca # 生成数据集 data = np.random.rand(643, 1024) # 进行PCA降维 X_pca = pca(data, threshold=0.9) # 输出结果print("最佳的n_components为：", X_pca.shape[1])中threshold=0.9是怎么算出来的

在这段代码中，threshold=0.9 是作为一个参数传入函数pca()中的，它代表着累计贡献率的阈值，用于确定保留多少个主成分。在该函数中，累计贡献率是通过计算特征值的和来计算的，然后通过计算每个特征值在特征值总和...

# 对图像进行标准化处理 means = np.mean(img, axis=0).reshape(1, -1) std = np.std(img, axis=0).reshape(1, -1) img_std = (img - means) / std # 进行主成分分析 eigValue, eigVector = np.linalg.eig(np.cov(img_std)) w_args = np.flip(np.argsort(eigValue)) eigVector = eigVector[:, w_args] eigValue = eigValue[w_args] # 按照指定的维度进行降维处理 k = int((img[0, :]).size / 4) C = np.matmul(img_std, eigVector) img_new = np.matmul(C[:, :k], eigVector.T[:k, :]) img_new = img_new * std + means im = Image.fromarray(img_new) im = im.convert('L') im.show() im.save(r'E:\资料\课程\\biu\大数据分析\实验\实验5\test-new0.25.jpg')

这段代码是对图像进行标准化处理、主成分分析和降维操作，并保存为新的图像。首先，通过计算图像的均值和标准差，对图像进行标准化处理。...该图像会以灰度图像的形式进行展示，并保存到指定路径中。

import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from colorcet.plotting import arr from sklearn.cluster import SpectralClustering from sklearn.decomposition import PCA from tensorflow.keras.preprocessing import image from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50 from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input # 定义加载图片函数 def load_image(img_path): img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) x = image.img_to_array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) return x # 加载ResNet50模型 model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, pooling='avg') # 加载图片并提取特征向量 img_dir = 'D:/wjd' img_names = os.listdir(img_dir) X = [] for img_name in img_names: img_path = os.path.join(img_dir, img_name) img = load_image(img_path) features = model.predict(img)[0] X.append(features) # 将特征向量转化为矩阵 X = np.array(X) X = np.real(X) arr_real = arr.astype('float') # 计算相似度矩阵 S = np.dot(X, X.T) # 归一化相似度矩阵 D = np.diag(np.sum(S, axis=1)) L = D - S L_norm = np.dot(np.dot(np.sqrt(np.linalg.inv(D)), L), np.sqrt(np.linalg.inv(D))) # 计算特征向量 eigvals, eigvecs = np.linalg.eig(L_norm) idx = eigvals.argsort()[::-1] eigvals = eigvals[idx] eigvecs = eigvecs[:, idx] Y = eigvecs[:, :2] # 使用谱聚类进行分类 n_clusters = 5 clustering = SpectralClustering(n_clusters=n_clusters, assign_labels="discretize", random_state=0).fit(Y) # 可视化聚类结果 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=clustering.labels_, cmap='rainbow') plt.show()，这行代码出现了这个numpy.ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part The above exception was the direct cause of the following exception问题

在代码中，出现了 X = np.real(X) 这一行代码，它会将复数类型的特征向量转换为实数类型，导致了警告信息 numpy.ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part。这个警告信息是...

import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from sklearn.cluster import SpectralClustering from sklearn.decomposition import PCA from tensorflow.keras.preprocessing import image from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50 from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input # 定义加载图片函数 def load_image(img_path): img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) x = image.img_to_array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) return x # 加载ResNet50模型 model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, pooling='avg') # 加载图片并提取特征向量 img_dir = 'D:/wjd' img_names = os.listdir(img_dir) X = [] for img_name in img_names: img_path = os.path.join(img_dir, img_name) img = load_image(img_path) features = model.predict(img)[0] X.append(features) # 将特征向量转化为矩阵 X = np.array(X) # 计算相似度矩阵 S = np.dot(X, X.T) # 归一化相似度矩阵 D = np.diag(np.sum(S, axis=1)) L = D - S L_norm = np.dot(np.dot(np.sqrt(np.linalg.inv(D)), L), np.sqrt(np.linalg.inv(D))) # 计算特征向量 eigvals, eigvecs = np.linalg.eig(L_norm) idx = eigvals.argsort()[::-1] eigvals = eigvals[idx] eigvecs = eigvecs[:, idx] Y = eigvecs[:, :2] # 使用谱聚类进行分类 n_clusters = 5 clustering = SpectralClustering(n_clusters=n_clusters, assign_labels="discretize", random_state=0).fit(Y) # 可视化聚类结果 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=clustering.labels_, cmap='rainbow') plt.show()，存在这个错误是由于数据中存在复数，而该算法不支持处理复数数据造成的，如何解决

这个错误可能是由于特征向量矩阵中存在复数，而谱聚类算法不支持处理复数数据导致的。你可以尝试使用其他谱聚类算法，如基于KMeans的谱聚类算法，或者对特征向量矩阵进行实部取值操作来避免这个问题。具体方法可以...

import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from colorcet.plotting import arr from sklearn.cluster import SpectralClustering from sklearn.decomposition import PCA from tensorflow.keras.preprocessing import image from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50 from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input # 定义加载图片函数 def load_image(img_path): img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) x = image.img_to_array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) return x # 加载ResNet50模型 model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, pooling='avg') # 加载图片并提取特征向量 img_dir = 'D:/wjd' img_names = os.listdir(img_dir) X = [] for img_name in img_names: img_path = os.path.join(img_dir, img_name) img = load_image(img_path) features = model.predict(img)[0] X.append(features) # 将特征向量转化为矩阵 X = np.array(X) # 将复数类型的数据转换为实数类型 X = np.absolute(X) # 计算相似度矩阵 S = np.dot(X, X.T) # 归一化相似度矩阵 D = np.diag(np.sum(S, axis=1)) L = D - S L_norm = np.dot(np.dot(np.sqrt(np.linalg.inv(D)), L), np.sqrt(np.linalg.inv(D))) # 计算特征向量 eigvals, eigvecs = np.linalg.eig(L_norm) idx = eigvals.argsort()[::-1] eigvals = eigvals[idx] eigvecs = eigvecs[:, idx] Y = eigvecs[:, :2] # 使用谱聚类进行分类 n_clusters = 5 clustering = SpectralClustering(n_clusters=n_clusters, assign_labels="discretize", random_state=0).fit(Y) # 可视化聚类结果 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=clustering.labels_, cmap='rainbow') plt.show()，反复会出现numpy.ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part The above exception was the direct cause of the following exception，这个问题

L_norm = np.dot(np.dot(np.sqrt(np.linalg.inv(D)), L), np.sqrt(np.linalg.inv(D))) 修改为： # 将特征向量转化为矩阵并转换为实数类型 X = np.array(X) X = np.absolute(X) # 计算相似度矩阵 S = np....

import numpy as np def pca(data, k): u = np.mean(data, axis=0) after_demean = data - u cov = np.cov(after_demean.T) value, vector = np.linalg.eig(cov) idx = np.argsort(value)[::-1] idx = idx[:k] P = vector[idx] return data.dot(P.T)

这是一个PCA（Principal Component Analysis）降维的Python代码。主要实现了以下功能： ...在该代码中，使用了更加高效的计算方法，即使用np.cov()计算协方差矩阵，并使用np.argsort()对特征值进行排序。

import numpy as np import tensorflow as tf from SpectralLayer import Spectral mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 flat_train = np.reshape(x_train, [x_train.shape[0], 2828]) flat_test = np.reshape(x_test, [x_test.shape[0], 2828]) model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.Input(shape=(28*28), dtype='float32')) model.add(Spectral(2000, is_base_trainable=True, is_diag_trainable=True, diag_regularizer='l1', use_bias=False, activation='tanh')) model.add(Spectral(10, is_base_trainable=True, is_diag_trainable=True, use_bias=False, activation='softmax')) opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.003) model.compile(optimizer=opt, loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.summary() epochs = 10 history = model.fit(flat_train, y_train, batch_size=1000, epochs=epochs) print('Evaluating on test set...') testacc = model.evaluate(flat_test, y_test, batch_size=1000) eig_number = model.layers[0].diag.numpy().shape[0] + 10 print('Trim Neurons based on eigenvalue ranking...') cut = [0.0, 0.001, 0.01, 0.1, 1] · for c in cut: zero_out = 0 for z in range(0, len(model.layers) - 1): # put to zero eigenvalues that are below threshold diag_out = model.layers[z].diag.numpy() diag_out[abs(diag_out) < c] = 0 model.layers[z].diag = tf.Variable(diag_out) zero_out = zero_out + np.count_nonzero(diag_out == 0) model.compile(optimizer=opt, loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) testacc = model.evaluate(flat_test, y_test, batch_size=1000, verbose=0) trainacc = model.evaluate(flat_train, y_train, batch_size=1000, verbose=0) print('Test Acc:', testacc[1], 'Train Acc:', trainacc[1], 'Active Neurons:', 2000-zero_out)

这段代码是一个使用Spectral Layer的神经网络模型对MNIST数据集进行训练和评估的示例。首先，代码加载了MNIST数据集，并将像素值归一化到0到1之间。然后，代码定义了一个包含两个Spectral层的Sequential模型。...

这段代码无法运行，请为我修改一下并添加注释：import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读入鸢尾花数据集 df = pd.read_csv('iris_pca.csv', header=None) # 将数据转换为NumPy数组 X = df.iloc[:, :-1].values y = df.iloc[:, -1].values # 对所有样本进行中心化 X_mean = np.mean(X, axis=0) X_centered = X - X_mean # 计算样本的协方差矩阵 cov_matrix = np.cov(X_centered, rowvar=False) # 对协方差矩阵做特征值分解 eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eigh(cov_matrix) # 将特征向量按照对应的特征值从大到小排序 eig_pairs = [(np.abs(eigenvalues[i]), eigenvectors[:, i]) for i in range(len(eigenvalues))] eig_pairs.sort(reverse=True) # 取最大的d个特征值所对应的特征向量 d = 2 w = np.hstack((eig_pairs[i][1].reshape(4, 1)) for i in range(d)) # 计算投影矩阵 X_new = X_centered.dot(w) # 将降维后的数据和标记合并 data_new = np.hstack((X_new, y.reshape(len(y), 1))) # 将降维后的数据可视化呈现 plt.scatter(X_new[:, 0], X_new[:, 1], c=y) plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.show()

w = np.hstack((eig_pairs[i][1].reshape(4, 1)) for i in range(d)) # 计算投影矩阵 X_new = X_centered.dot(w) # 将降维后的数据和标记合并 data_new = np.hstack((X_new, y.reshape(len(y), 1))) # 将降维后的...

M = np.asarray(mat, dtype=np.float64) # direction: unit eigenvector of R33 corresponding to eigenvalue of 1 L, W = np.linalg.eig(M.T) i = np.where(np.abs(L - 1.0) < unit_thresh)[0] if not len(i): raise ValueError("no unit eigenvector corresponding to eigenvalue 1") "no unit eigenvector corresponding to eigenvalue 1"报错

这段代码的作用是找到一个3x3的旋转矩阵中，对应于特征值为1的特征向量（即旋转轴）并返回该向量。其中，输入参数mat是一个3x3的旋转矩阵。如果没有找到符合条件的特征向量，则会抛出一个异常，提示“no unit ...

import pandas as pd data = pd.read_excel('C:\Users\home\Desktop\新建文件夹(1)\支撑材料\数据\111.xlsx','Sheet5',index_col=0) data.to_csv('data.csv',encoding='utf-8') import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv(r"data.csv", encoding='utf-8', index_col=0).reset_index(drop=True) df from sklearn import preprocessing df = preprocessing.scale(df) df covX = np.around(np.corrcoef(df.T),decimals=3) covX featValue, featVec= np.linalg.eig(covX.T) featValue, featVec def meanX(dataX): return np.mean(dataX,axis=0) average = meanX(df) average m, n = np.shape(df) m,n data_adjust = [] avgs = np.tile(average, (m, 1)) avgs data_adjust = df - avgs data_adjust covX = np.cov(data_adjust.T) covX featValue, featVec= np.linalg.eig(covX) featValue, featVec tot = sum(featValue) var_exp = [(i / tot) for i in sorted(featValue, reverse=True)] cum_var_exp = np.cumsum(var_exp) plt.bar(range(1, 14), var_exp, alpha=0.5, align='center', label='individual explained variance') plt.step(range(1, 14), cum_var_exp, where='mid', label='cumulative explained variance') plt.ylabel('Explained variance ratio') plt.xlabel('Principal components') plt.legend(loc='best') plt.show() eigen_pairs = [(np.abs(featValue[i]), featVec[:, i]) for i in range(len(featValue))] eigen_pairs.sort(reverse=True) w = np.hstack((eigen_pairs[0][1][:, np.newaxis], eigen_pairs[1][1][:, np.newaxis])) X_train_pca = data_adjust.dot(w) colors = ['r', 'b', 'g'] markers = ['s', 'x', 'o'] for l, c, m in zip(np.unique(data_adjust), colors, markers): plt.scatter(data_adjust,data_adjust, c=c, label=l, marker=m) plt.xlabel('PC 1') plt.ylabel('PC 2') plt.legend(loc='lower left') plt.show()

首先读取一个 Excel 文件并将其转换为 CSV 格式，然后使用 sklearn 库中的 preprocessing 模块对数据进行标准化处理，接着计算数据集的协方差矩阵并求解其特征值和特征向量，用于评估数据集的主要特征。随后，进行...

covariance_matrix = self.calculate_covariance_matrix(X) eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(covariance_matrix)

在这段代码中，np.linalg.eig() 函数用于计算协方差矩阵的特征值和特征向量，分别存储在 eigenvalues 和 eigenvectors 变量中。这些特征值和特征向量可以在之后被用来进行主成分分析等操作。

# 计算发散系数、线状特征 def computePointPCA(pointcloud): # 计算整块点云的均值和协方差 mean_convariance = pointcloud.compute_mean_and_covariance() # 特征分解得到特征值 eigen_values, eigen_vectors = np.linalg.eig(mean_convariance[1]) sorted_indices = np.argsort(eigen_values) # min_indice=sorted_indices[0,0] # 发散系数=最小特征值除以最大特征值 scattering = eigen_values[sorted_indices[0]] / eigen_values[sorted_indices[2]] # 线状特征=（最大特征值-次大特征值）/最大特征值 line_feature=(eigen_values[sorted_indices[2]]-eigen_values[sorted_indices[1]])/eigen_values[sorted_indices[2]] point_feature=[] point_feature.append(scattering) point_feature.append(line_feature) return point_feature

2. 使用numpy库中的eig函数对协方差矩阵进行特征分解，得到特征值和对应的特征向量，其中特征值按照从小到大的顺序排列。 3. 使用numpy库中的argsort函数对特征值的索引进行排序，sorted_indices是一个数组，包含...

null_space = np.linalg.solve(A, np.zeros(A.shape[0]))、

对于求解Ax=0的零空间，可以使用np.linalg.eig()函数来进行特征值分解。以下是使用NumPy库中的函数求解矩阵A的零空间的示例代码： python import numpy as np A = np.array([[1, -2, 2, -1], [2, -4, 8, 0...

import java.sql.*; import java.util.Scanner; public class keshe { public static String stu_name; public static String Enrollment_time; public static String Faculties; public static String majors; public static String stu_class; public static String stu_num;//学号 public static String Course; public static String fir_sem; public static String sec_sem; public static String thr_sem; public static String fou_sem; public static String fiv_sem; public static String six_sem; public static String sev_sem; public static String eig_sem; static Connection conn; static Statement stmt = null; public static void main(String[] args) throws SQLException { String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/student"; String username = "root"; String password = "qwj1514399005"; try { Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver"); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } try { conn = DriverManager.getConnection(url, username, password); stmt = conn.createStatement(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } //插入课程名字和成绩 public static void Insert_course() throws SQLException { try { PreparedStatement prestmt = conn.prepareStatement("INSERT INTO Course_grades(course,fir_sem,sec_sem,thr_sem,fou_sem,fiv_sem,six_sem,sev_sem,eig_sem,stu_name,stu_num)VALUES (?, ?, ?, ?, ?,?, ?, ?, ?, ?,?)"); System.out.println("分别输入插入的课程名，第一学期成绩，第二学期成绩，第三学期成绩，第四学期成绩，第五学期成绩，第六学期成绩，第七学期成绩，第八学期成绩，学生姓名，学号"); Scanner scan = new Scanner(System.in); Course = scan.nextLine(); fir_sem = scan.nextLine(); sec_sem = scan.nextLine(); thr_sem = scan.nextLine(); fou_sem = scan.nextLine(); fiv_sem = scan.nextLine(); six_sem = scan.nextLine(); sev_sem = scan.nextLine(); eig_sem = scan.nextLine(); stu_name = scan.nextLine(); stu_num = scan.nextLine(); prestmt.setString(1,Course ); prestmt.setString(2,fir_sem ); prestmt.setString(3,sec_sem ); prestmt.setString(4,thr_sem ); prestmt.setString(5,fou_sem ); prestmt.setString(6,fiv_sem ); prestmt.setString(7,six_sem ); prestmt.setString(8,sev_sem ); prestmt.setString(9,eig_sem ); prestmt.setString(10,stu_name ); prestmt.setString(11,stu_num ); prestmt.executeUpdate(); prestmt.close(); System.out.println("插入学生课程成功"); }catch (Exception e){ e.printStackTrace(); System.out.println("插入出错"); } } 添加可以计算出所有人的总分和平均分，课程的平均分直接给出代码

ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT stu_name, SUM(fir_sem+sec_sem+thr_sem+fou_sem+fiv_sem+six_sem+sev_sem+eig_sem) AS total_score, AVG(fir_sem+sec_sem+thr_sem+fou_sem+fiv_sem+six_sem+sev_sem+eig...

proj_data = np.dot(diff_faces, eig_vecs) 报错内容为：shapes (400,64,64) and (4096,4096) not aligned: 64 (dim 2) != 4096 (dim 0)

这个错误表示 diff_faces 和 eig_vecs 的形状不兼容，无法执行矩阵乘法。其中，diff_faces 的形状为 (400, 64, 64)，表示有 400 张 64x64 的图像，而 eig_vecs 的形状为 (4096, 4096)，表示有 4096 个 ...

print(PCA.T @ SigmaCov @ PCA) EigVal, EigVect = np.linalg.eig(SigmaCov) print(max(EigVal)) DiffEsti = np.max(np.abs(EigVect[:, np.argmax(EigVal)] - PCA)) print(DiffEsti)

第二行代码使用numpy中的eig函数计算了协方差矩阵的特征值和特征向量，然后打印输出了最大特征值。第三行代码计算了PCA与协方差矩阵最大特征值对应的特征向量的差异估计，即它们之间的欧几里得距离。

L_eig_vec = []; for i = 1 : size(V,2) if( D(i,i)>1 ) L_eig_vec = [L_eig_vec V(:,i)]; end end什么意思

这段代码是在对一个矩阵V进行处理，将其按照特定条件筛选出一部分列向量，放入到一个新的矩阵L_eig_vec中。具体来说，这个代码首先创建了一个空的矩阵L_eig_vec，然后对于矩阵V的每一列进行判断，如果对应的特征值...

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covariance_matrix = self.calculate_covariance_matrix(X) eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(covariance_matrix)

null_space = np.linalg.solve(A, np.zeros(A.shape[0]))、

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print(PCA.T @ SigmaCov @ PCA) EigVal, EigVect = np.linalg.eig(SigmaCov) print(max(EigVal)) DiffEsti = np.max(np.abs(EigVect[:, np.argmax(EigVal)] - PCA)) print(DiffEsti)

L_eig_vec = []; for i = 1 : size(V,2) if( D(i,i)>1 ) L_eig_vec = [L_eig_vec V(:,i)]; end end什么意思

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