建立一个向量容器的 实例 s,不断对 s调用 push_bao k向其中增加新的元素,观察在 此过程中s.capacity( )的变化。
时间: 2024-05-16 08:17:27 浏览: 14
好的,我来给您编写一个示例代码:
```c++
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
int main() {
vector<int> s;
cout << "初始容量为:" << s.capacity() << endl;
for (int i = 0; i < 10; i++) {
s.push_back(i);
cout << "第" << i+1 << "次插入后容量为:" << s.capacity() << endl;
}
return 0;
}
```
在这个例子中,我们创建了一个空的 `vector` 容器 `s`,然后在循环中向其中不断添加元素,每次添加完后输出当前容器的容量。您可以自行运行程序,观察输出结果并分析。
相关问题
编写一个程序不调用locally_linear_embedding,实现对现有1500个二维空间的数据点进行LLE降维
好的,我可以为您解答这个问题。
LLE(Locally Linear Embedding)是一种常见的非线性降维算法,它假设数据点分布在一个流形上,通过保留局部线性关系来进行降维。以下是一种简单的实现方式:
1. 对于每个数据点,计算其 k 近邻点集合 N_k(i)。
2. 对于每个数据点 i,利用 N_k(i) 中的点来线性重构它,即求解系数向量 W_i,使得 X_i = sum(W_ij * X_j),其中 j 属于 N_k(i)。可以通过最小化误差函数 sum(W_ij * X_i - X_j)^2 来得到 W_i。
3. 构建权重矩阵 W,使得 W_ij = 0,当 i 不属于 N_k(j) 或者 j 不属于 N_k(i)。对于 W 中每行,归一化其权重,使得其行和为 1。
4. 计算 M = (I - W)^T(I - W),并求其最小的 n_components 个特征值和特征向量。
5. 取特征向量矩阵 Y 的最后 n_components 列作为降维后的数据点表示。
下面是一个 Python 实现:
```python
import numpy as np
def lle(X, k, n_components):
# 计算欧几里得距离矩阵
D = np.sqrt(np.sum((X[:, np.newaxis, :] - X) ** 2, axis=2))
# 对于每个点,计算其 k 近邻点集合 N_k(i)
k_neighbors = np.argsort(D, axis=1)[:, 1:k+1]
# 对于每个数据点 i,利用 N_k(i) 中的点来线性重构它
W = np.zeros((X.shape[0], X.shape[0]))
for i in range(X.shape[0]):
neighbors = k_neighbors[i]
Z = X[neighbors] - X[i]
gram = Z.dot(Z.T)
w = np.linalg.solve(gram, np.ones(k)) / np.sum(np.linalg.solve(gram, np.ones(k)))
W[i, neighbors] = w
# 归一化权重矩阵
for i in range(X.shape[0]):
W[i] /= np.sum(W[i])
# 计算 M = (I - W)^T(I - W) 的特征值和特征向量
M = np.eye(X.shape[0]) - W
eigval, eigvec = np.linalg.eigh(M.T.dot(M))
Y = eigvec[:, 1:n_components+1]
return Y
```
其中,X 表示数据点的二维空间坐标,k 表示 k 近邻算法中的 k 值,n_components 表示降维后的维度。函数返回降维后的数据点坐标。
你可以将你的数据点按照二维空间坐标的形式存储在一个 numpy 数组中,然后调用上述函数进行降维。例如,假设你的数据点存储在一个名为 X 的 numpy 数组中,你可以按照以下方式调用函数:
```python
Y = lle(X, k=10, n_components=2)
```
这将返回一个 numpy 数组 Y,其中每行表示一个降维后的数据点。
1到100的一组线性等分向量,其中元素个数为10,写出MATLAB语句
可以使用 linspace 函数生成一组线性等分向量,MATLAB语句如下:
```matlab
x = linspace(1, 100, 10);
```
其中,第一个参数为起始值,第二个参数为终止值,第三个参数为元素个数。这行代码将生成一个包含10个元素的向量 x,元素从1到100等分线性分布。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![application/x-rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)