PRINCIPLE: The UVE algorithm detects and eliminates from a PLS model (including from 1 to A components) those variables that do not carry any relevant information to model Y. The criterion used to trace the un-informative variables is the reliability of the regression coefficients: c_j=mean(b_j)/std(b_j), obtained by jackknifing. The cutoff level, below which c_j is considered to be too small, indicating that the variable j should be removed, is estimated using a matrix of random variables.The predictive power of PLS models built on the retained variables only is evaluated over all 1-a dimensions =(yielding RMSECVnew).
标签： from eliminates PRINCIPLE algorithm
上传时间： 2016-11-27
上传用户：凌云御清风
可以把客户端的内容存入数据库中，在j网页中显示出来
标签： 数据库
上传时间： 2016-11-28
上传用户：13215175592
function [U,center,result,w,obj_fcn]= fenlei(data) [data_n,in_n] = size(data) m= 2 ％ Exponent for U max_iter = 100 ％ Max. iteration min_impro =1e-5 ％ Min. improvement c=3 [center, U, obj_fcn] = fcm(data, c) for i=1:max_iter if F(U)>0.98 break else w_new=eye(in_n,in_n) center1=sum(center)/c a=center1(1)./center1 deta=center-center1(ones(c,1),:) w=sqrt(sum(deta.^2)).*a for j=1:in_n w_new(j,j)=w(j) end data1=data*w_new [center, U, obj_fcn] = fcm(data1, c) center=center./w(ones(c,1),:) obj_fcn=obj_fcn/sum(w.^2) end end display(i) result=zeros(1,data_n) U_=max(U) for i=1:data_n for j=1:c if U(j,i)==U_(i) result(i)=j continue end end end
标签： data function Exponent obj_fcn
上传时间： 2013-12-18
上传用户：ynzfm
function [U,V,num_it]=fcm(U0,X) ％ MATLAB (Version 4.1) Source Code (Routine fcm was written by Richard J. ％ Hathaway on June 21, 1994.) The fuzzification constant ％ m = 2, and the stopping criterion for successive partitions is epsilon =??????. ％*******Modified 9/15/04 to have epsilon = 0.00001 and fix univariate bug******** ％ Purpose:The function fcm attempts to find a useful clustering of the ％ objects represented by the object data in X using the initial partition in U0.
标签： fcm function Version Routine
上传时间： 2014-11-30
上传用户：二驱蚊器
两台处理机A 和B处理n个作业。设第i个作业交给机器 A 处理时需要时间ai，若由机器B 来处理，则需要时间bi。由于各作 业的特点和机器的性能关系，很可能对于某些i，有ai >=bi，而对于 某些j，j!=i，有aj<bj。既不能将一个作业分开由两台机器处理，也没 有一台机器能同时处理2 个作业。设计一个动态规划算法，使得这两 台机器处理完成这n 个作业的时间最短（从任何一台机器开工到最后 一台机器停工的总时间）。研究一个实例：（a1,a2,a3,a4,a5,a6）= （2,5,7,10,5,2）；（b1,b2,b3,b4,b5,b6）=（3,8,4,11,3,4）
上传时间： 2014-01-14
上传用户：独孤求源
Euler函数: m = p1^r1 * p2^r2 * …… * pn^rn ai >= 1 , 1 <= i <= n Euler函数： 定义：phi(m) 表示小于等于m并且与m互质的正整数的个数。 phi(m) = p1^(r1-1)*(p1-1) * p2^(r2-1)*(p2-1) * …… * pn^(rn-1)*(pn-1) = m*(1 - 1/p1)*(1 - 1/p2)*……*(1 - 1/pn) = p1^(r1-1)*p2^(r2-1)* …… * pn^(rn-1)*phi(p1*p2*……*pn) 定理：若(a , m) = 1 则有 a^phi(m) = 1 (mod m) 即a^phi(m) - 1 整出m 在实际代码中可以用类似素数筛法求出 for (i = 1 i < MAXN i++) phi[i] = i for (i = 2 i < MAXN i++) if (phi[i] == i) { for (j = i j < MAXN j += i) { phi[j] /= i phi[j] *= i - 1 } } 容斥原理：定义phi(p) 为比p小的与p互素的数的个数 设n的素因子有p1, p2, p3, … pk 包含p1, p2…的个数为n/p1, n/p2… 包含p1*p2, p2*p3…的个数为n/(p1*p2)… phi(n) = n - sigm_[i = 1](n/pi) + sigm_[i!=j](n/(pi*pj)) - …… +- n/(p1*p2……pk) = n*(1 - 1/p1)*(1 - 1/p2)*……*(1 - 1/pk)
上传时间： 2014-01-10
上传用户：wkchong
//Euler 函数前n项和 /* phi(n) 为n的Euler原函数 if( (n/p) ％ i == 0 ) phi(n)=phi(n/p)*i else phi(n)=phi(n/p)*(i-1) 对于约数：divnum 如果i|pr[j] 那么 divnum[i*pr[j]]=divsum[i]/(e[i]+1)*(e[i]+2) //最小素因子次数加1 否则 divnum[i*pr[j]]=divnum[i]*divnum[pr[j]] //满足积性函数条件 对于素因子的幂次 e[i] 如果i|pr[j] e[i*pr[j]]=e[i]+1 //最小素因子次数加1 否则 e[i*pr[j]]=1 //pr[j]为1次 对于本题： 1. 筛素数的时候首先会判断i是否是素数。 根据定义，当 x 是素数时 phi[x] = x-1 因此这里我们可以直接写上 phi[i] = i-1 2. 接着我们会看prime[j]是否是i的约数 如果是，那么根据上述推导，我们有：phi[ i * prime[j] ] = phi[i] * prime[j] 否则 phi[ i * prime[j] ] = phi[i] * (prime[j]-1) (其实这里prime[j]-1就是phi[prime[j]]，利用了欧拉函数的积性) 经过以上改良，在筛完素数后，我们就计算出了phi[]的所有值。 我们求出phi[]的前缀和 */
上传时间： 2016-12-31
上传用户：gyq
全面详细介绍了VHDL，英文版，作者Peter.J.Ashenden
上传时间： 2017-01-02
上传用户：zaizaibang
这是一本经典的设计模式书籍，我的宝贝哦 Copyright © 2002 by James W. Cooper IBM T J Watson Research Center February 1, 2002
上传时间： 2014-08-16
上传用户：lmeeworm
粒子滤波程序，仿真实现自由度机器人对目标的跟踪，使用kalman滤波估计总雅可比矩阵J，噪声为非高斯噪声
上传时间： 2014-01-25
上传用户：顶得柱
