解释代码：n_components = scale_inv_cholesky_.shape[2] N = X.shape[0] D = X.shape[1] for i in range(n_components): y = X - loc_[i] temp_arr = scale_inv_cholesky_[:,:,i] dotProd = np.dot(y, temp_arr) sq_maha_dist[:,i] = np.sum(dotProd**2, axis=1)

时间: 2023-03-13 07:42:53 浏览: 77
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Div_Con.rar_numerical methods

这段代码的作用是计算Mahalanobis距离，它是通过计算每个观测点到均值点之间的距离来测量数据之间的相关性的一种技术。n_components表示要计算的Mahalanobis距离的组件数，N表示观测点的数量，D表示观测点的维度，通过计算每个观测点到均值点之间的距离，来计算Mahalanobis距离。
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用python重写这段代码cpdef squaredMahaDistance(cnp.ndarray[FLOAT64, ndim=2] X, cnp.ndarray[FLOAT64, ndim=2] loc_, cnp.ndarray[FLOAT64, ndim=3] scale_inv_cholesky_, cnp.ndarray[FLOAT64, ndim=2] sq_maha_dist): cdef int i, n_components, j, k, N, D i = 0 cdef cnp.ndarray[FLOAT64, ndim=2] temp_arr = np.empty((X.shape[1], X.shape[1])) cdef cnp.ndarray[FLOAT64, ndim=2] y = np.empty((X.shape[0], X.shape[1])) cdef cnp.ndarray[FLOAT64, ndim=2] dotProd = np.empty((X.shape[0], X.shape[1])) n_components = scale_inv_cholesky_.shape[2] N = X.shape[0] D = X.shape[1] for i in range(n_components): for j in range(N): for k in range(D): y[j,k] = X[j,k] - loc_[i,k] for j in range(D): for k in range(D): temp_arr[j,k] = scale_inv_cholesky_[j,k,i] fast_matmul(y, temp_arr, dotProd) for j in range(N): sq_maha_dist[j,i] = 0 for k in range(D): sq_maha_dist[j,i] += dotProd[j,k]**2

答案：下面是用Python重写的这段代码：for i in range(n_components): for j in range(N): for k in range(D): y[j,k] = X[j,k] - loc_[i,k] for j in range(D): for k in range(D): temp_arr[j,k] = scale_...

mean, covariance = self.project(mean, covariance) if only_position: mean, covariance = mean[:2], covariance[:2, :2] measurements = measurements[:, :2] cholesky_factor = np.linalg.cholesky(covariance) d = measurements - mean z = scipy.linalg.solve_triangular( cholesky_factor, d.T, lower=True, check_finite=False, overwrite_b=True) squared_maha = np.sum(z * z, axis=0)

这段代码看起来像是一个 Kalman filter 的实现，主要是针对多维度的测量值进行处理，计算出每个测量值与预测值的距离，用于判断该测量值是否可信。具体来说，这段代码实现了以下几个步骤： 1. 根据当前的状态估计值...
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function-L=cholesky(A).zip_Cholesky 求逆_cholesky_cholesky 逆矩阵_mat

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解释这段代码for i in range(n_components): for j in range(N): for k in range(D): y[j,k] = X[j,k] - loc_[i,k] for j in range(D): for k in range(D): temp_arr[j,k] = scale_inv_cholesky_[j,k,i] fast_matmul(y, temp_arr, dotProd) for j in range(N): sq_maha_dist[j,i] = 0 for k in range(D): sq_maha_dist[j,i] = dotProd[j,k]**2

这段代码是用于计算 Mahalanobis 距离，它用来计算给定一组数据点X与均值loc_之间的距离，其中n_components是X中的维度，N是X中的点数，D是每个点的维度，scale_inv_cholesky_是一个DxDxn_components的矩阵，y是NxD...

Traceback (most recent call last): File "D:\ycl\背景稀疏表示\稀疏表示非omp版本.py", line 148, in <module> residual = anomaly_detection(data, dictionary1.T) File "D:\ycl\背景稀疏表示\稀疏表示非omp版本.py", line 38, in anomaly_detection sparse_codes = sparse_representation(data, dictionary) File "D:\ycl\背景稀疏表示\稀疏表示非omp版本.py", line 33, in sparse_representation sparse_codes = sparse_encode(data, dictionary, max_iter=100) File "D:\PY3\lib\site-packages\sklearn\decomposition\_dict_learning.py", line 380, in sparse_encode positive=positive, File "D:\PY3\lib\site-packages\sklearn\decomposition\_dict_learning.py", line 155, in _sparse_encode lasso_lars.fit(dictionary.T, X.T, Xy=cov) File "D:\PY3\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_least_angle.py", line 1138, in fit Xy=Xy, File "D:\PY3\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_least_angle.py", line 1080, in _fit positive=self.positive, File "D:\PY3\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_least_angle.py", line 187, in lars_path positive=positive, File "D:\PY3\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_least_angle.py", line 786, in _lars_path_solver arrayfuncs.cholesky_delete(L[:n_active, :n_active], ii) File "sklearn\utils\arrayfuncs.pyx", line 50, in sklearn.utils.arrayfuncs.__pyx_fused_cpdef TypeError: No matching signature found Process finished with exit code 1

根据你提供的错误信息，看起来是在使用sparse_encode函数时出现了一个错误。错误信息中指示了一个TypeError，指出没有找到匹配的...如果问题仍然存在，请提供更多关于数据和代码的细节，以便更好地帮助你解决问题。

解释代码： 2 * np.asarray([np.sum(np.log(np.diag(params.scale_inv_chole_[:,:,i]))) for i in range(self.n_components)])

- params.scale_inv_chole_[:,:,i] 表示该模型的第 i 个组件的协方差矩阵的逆的 Cholesky 分解。 - np.sum(np.log(np.diag(...))) 表示求该矩阵对角线上所有元素的对数之和。 - np.asarray([... for i in ...
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其中使用了 Cholesky 分解来将矩阵分解为下三角矩阵 L 和上三角矩阵 U 的乘积，然后将 U 分解为对角矩阵 D 和 L 的转置的乘积，再将 D 分解为两个根号矩阵相乘的形式，最终得到 L 和 G（即根号矩阵）来求解线性系统...

# 定义昂贵的函数 def expensive_func(t): return np.sum(t**2 - 10*np.cos(2*np.pi*t) + 10) # 定义高斯核函数 def gaussian_kernel(x, y, theta): return np.exp(-theta * cdist(x, y)**2) # 定义对数似然函数 def log_likelihood(params, x, y): theta, sigma = params k = gaussian_kernel(x, x, theta) + sigma**2 * np.eye(len(x)) try: L = np.linalg.cholesky(k) except np.linalg.LinAlgError: return -np.inf alpha = np.linalg.solve(L.T, np.linalg.solve(L, y)) return -0.5*y.T.dot(alpha) - np.sum(np.log(np.diag(L))) - 0.5*len(x)*np.log(2*np.pi) # 定义预测函数 def predict(x, y, x0, theta, sigma): k = gaussian_kernel(x, x, theta) + sigma**2 * np.eye(len(x)) k0 = gaussian_kernel(x, x0.reshape(1, -1), theta) k00 = gaussian_kernel(x0.reshape(1, -1), x0.reshape(1, -1), theta) try: L = np.linalg.cholesky(k) except np.linalg.LinAlgError: return np.nan, np.nan alpha = np.linalg.solve(L.T, np.linalg.solve(L, y)) mu = k0.T.dot(alpha) v = k00 - k0.T.dot(np.linalg.solve(L.T, np.linalg.solve(L, k0))) return mu, v # 生成随机数据 np.random.seed(666) X = np.random.uniform(-20, 20, size=(200, 10)) y = np.array([expensive_func(x) for x in X]) # 优化超参数 initial_params = [1, 1] bounds = [(1e-5, None), (1e-5, None)] res = minimize(lambda params: -log_likelihood(params, X, y), initial_params, bounds=bounds) theta, sigma = res.x # 在随机点上进行预测 x0 = np.random.uniform(-20, 20, size=(1, 10)) mu, v = predict(X, y, x0, theta, sigma) # 计算误差 exact_val = expensive_func(x0) error = (exact_val - mu)**2 print("预测误差:", error) print("预测方差:", v)注释一下

这段代码主要实现了使用高斯过程进行回归分析。其中定义了一个昂贵的函数 expensive_func，该函数实现了在给定输入的情况下进行昂贵计算的功能。然后定义了一个高斯核函数 gaussian_kernel，用于计算输入数据的...

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% 产生Sigma点集 function Xset=function_sigmas(X,P,c) A = c*chol(P)'; % Cholesky分解将这段代码修改为适用于机械臂的代码 Y = X(:,ones(1,numel(X))); % 这里应该是获取了n行n列矩阵，并且所有的列相等（用于后面加减法，秒啊） Xset = [X Y+A Y-A];

要将这段代码修改为适用于机械臂的代码，需要对函数进行适当的更改。以下是修改后的代码： matlab function Xset = function_sigmas(X, P, c) A = c * chol(P)'; % Cholesky分解 Y = X(:, ones(1, size(X, 2)))...
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