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正規化のためにmatlabのm行n列の行列に主成分分析（PCA）を実装する方法を知っている人はいますか？

（ヘッブの学習）

ニューラルネットワークをトレーニングするために、MatlabでOjaの学習ルールとSangerの学習ルールをプログラミングするタスクが与えられました。このNNには6つの入力と4つの出力があり、私のトレーニングセットは、すべてのi≠jについて、Xi〜U（-ai、ai）やai≠ajなどの多変量一様分布から取得されます。

これらは最も関連性の高いファイルです（ほとんどのコメントとoja.mは含まれていませんでした）

main.m

generarVectoresUnif.m

sanger.m

（注： Wは4 x 6サイズの行列です 。Wiはi番目の出力 の重みベクトルです。Wij = （Wi）j。この例では、TSは6 x 512サイズの行列です）

私が間違っていることを教えていただけますか？マトリックスの値は非常に速く成長します。oja.mでも同じ問題があります

私はもう試した：

• etaを1/it --->NaNに置き換える
• etaを反復回数の指数関数に置き換える--->ok、しかしそれは私が期待したものではありません
• コメント解除W=1 / norm（W）* W; 。これは実際には機能しますが、必要ではないはずですか、それとも必要ですか？

主成分分析を行うつもりで、このPCA チュートリアルをガイドとして使用しています。次のコードがあります。

ただし、チュートリアルにあるようないくつかの固有値が得られません。私は何か間違ったことをしていますか、それともdudi.pca既知の「問題」がありますか? ところで、どうすれば固有ベクトルを取得できますか?

PS:

私はこのデータを使用しました：

平均をdudi.pca引くことによって正規化します。

OpenCV の PCA について明確にしたいだけです。2行のデータ（A、B）があるとします。

3 8 7

B 2 4 5

OpenCV で PCA モデルを作成したい場合、データに対して何をする必要がありますか? 平均を減算する必要がありますか (たとえば、データ ポイントから A の平均を減算するなど)、または PCA 関数でこれを行いますか?

OpenCV PCA はデータが正規化されている (0 と 1 の間) ことを期待していると誰かが言いました。もしそうなら、どうすれば正規化できますか？

OpenCVのPCAはネット上で非常にひどく文書化されているため、誰かがこれを明確にしてくれることを願っています。

乾杯...

私は、PCA を使用して画像の特徴ベクトル サイズを縮小する顔認識プロジェクトに取り組んでいます。問題は、トレーニング中に、すべてのトレーニング画像を組み込んで PCA オブジェクトを作成することです。ここで、テスト中に、以前に取得した PCA オブジェクトが必要になります。

テスト中に使用できるように、PCA オブジェクトをファイルに書き込む方法がわかりません。1 つの代替方法は、その固有ベクトルをファイルに書き込むことです。しかし、オブジェクト自体を書く方がはるかに便利です。これを行う方法はありますか？

Lazarus / Free Pascalアプリケーションでは、大きな複数列の数値行列を生成します。このテーブルで主成分分析（PCA）を実行したいのですが、実行するパッケージが見つからないようです。

R言語には、PCA関数をエクスポートする.dllライブラリがありますが、クラス「princomp」のオブジェクトを返します。次に、Lazarus / FPC内で使用するために、このクラスから関連情報（変換された行列など）を抽出する方法がわかりません。

バイナリ numpy 配列を取得し、接続された領域に scipy.ndimage のラベルを付けました。ラベル付けされた各セクションの離心率を推定するために行うことができる呼び出しはありますか?

編集：

幅よりもはるかに長いラベル付きセクションを見つけて投げるための基準を開発しようとしています. 次の配列では、7 をキープして 3 をトスしたい場合があります。

長い形式のデータフレームで PCA を実行したいと思います。

時間1 id1 データ11

時間1 id2 データ12

time2 id1 data21

等

これを行う簡単な方法はありますか、それとも標準的な方法reshapeですprincomp。私のデータセットはかなり大きく、約 40,000 回と 4,000 個の ID があります。

Numpy 配列の varimax ローテーション用の既存の優れたコードに出くわした人はいますか?

C や Fortran で最適化されたものはいいのですが、私が遭遇するのは、同じことに対するかすかな遠い要求だけです。

princompPCAを実行するためにRで使用しています。私のデータ マトリックスは巨大です (各値が小数点以下 4 桁までの 10K x 10K)。Xeon 2.27 GHz プロセッサで最大 3.5 時間と最大 6.5 GB の物理メモリが必要です。

最初の 2 つのコンポーネントのみが必要なので、これを行うより速い方法はありますか?

アップデート ：

速度に加えて、これを行うためのメモリ効率の良い方法はありますか?

を使用して最初の 2 つのコンポーネントを計算するには、最大 2 時間と最大 6.3 GB の物理メモリが必要svd(,2,)です。