基于FPGAIP核的FFT实现

主成分分析计算方法和步骤

主成分分析计算方法和步骤：在对某一事物或现象进行实证研究时,为了充分反映被研究对象个体之间的差异, 研究者往往要考虑增加测量指标,这样就会增加研究问题的负载程度。但由于各指标都是对同一问题的反映,会造成信息的重叠,引起变量之间的共线性,因此,在多指标的数据分析中,如何压缩指标个数、压缩后的指标能否充分反映个体之间的差异,成为研究者关心的问题。而主成分分析法可以很好地解决这一问题。主成分分析的应用目的可以简单地归结为: 数据的压缩、数据的解释。它常被用来寻找和判断某种事物或现象的综合指标,并且对综合指标所包含的信息给予适当的解释, 从而更加深刻地揭示事物的内在规律。主成分分析的基本步骤分为: ①对原始指标进行标准化,以消除变量在数量极或量纲上的影响;②根据标准化后的数据矩阵求出相关系数矩阵 R; ③求出 R 矩阵的特征根和特征向量; ④确定主成分,结合专业知识对各主成分所蕴含的信息给予适当的解释;⑤合成主成分,得到综合评价值。结合数据进行分析本题分析的是全国各个省市高校绩效评价，利用全国2014年的相关统计数据(见附录)，从相关的指标数据我们无法直接评价我国各省市的高等教育绩效，而通过表5-6的相关系数矩阵，可以看到许多的变量之间的相关性很高。如：招生人数与教职工人数之间具有较强的相关性，教育投入经费和招生人数也具有较强的相关性，教工人数与本科院校数之间的相关系数最高，到达了0.963，而各组成成分之间的相关性都很高，这也充分说明了主成分分析的必要性。表5-6 相关系数矩阵本科院校数招生人数教育经费投入相关性师生比0.279 0.329 0.252 重点高校数0.345 0.204 0.310 教工人数0.963 0.954 0.896 本科院校数 1.000 0.938 0.881 招生人数0.938 1.000 0.893

(完整word版)职业分类与代码表

职业分类与代码表本次调查职业编码采用第五次全国人口普查所使用的职业分类与代码表。本职业分类采用三位代码。第一位表示大类；第二位表示中类；第三位表示小类。大类和中类之间用短线“－”隔开，以示区别。第一类用0 表示；第二大类用1/2 表示，占1、2 两个数字；第六大类用6/7/8/9 表示，占用6、7、8、9 四个数字；第八大类直接用999 表示；其余各大类均占用一个数字。代码分类名称大类0 国家机关、党群组织、企业、事业单位负责人 0-1 中国共产党中央委员会和地方各级党组织负责人 0-10 中国共产党中央委员会和地方各级党组织负责人 0-2 国家机关及其工作机构负责人 0-21 国家权力机关及其工作机构负责人 0-22 人民政协及其工作机构负责人 0-23 人民法院负责人 0-24 人民检察院负责人 0-25 国家行政机关及其工作机构负责人 0-29 其他国家机关及其工作机构负责人 0-3 民主党派和社会团体及其工作机构负责人 0-31 民主党派负责人 0-32 工会、共青团、妇联等人民团体及其工作机构负责人 0-33 群众自治组织负责人 0-39 其他社会团体及其工作机构负责人 0-4 事业单位负责人 0-41 教育教学单位负责人 0-42 卫生单位负责人 0-43 科研单位负责人 0-49 其他事业单位负责人 0-5 企业负责人 0-50 企业负责人大类1/2 专业技术人员 1-1/1-2 科学研究人员 1-11 哲学研究人员 1-12 经济学研究人员 1-13 法学研究人员 1-14 社会学研究人员 1-15 教育科学研究人员 1-16 文学、艺术研究人员 224 代码分类名称 1-17 图书馆学、情报学研究人员1-18 历史学研究人员 1-19 管理科学研究人员 1-21 数学研究人员 1-22 物理学研究人员 1-23 化学研究人员 1-24 天文学研究人员 1-25 地球科学研究人员 1-26 生物科学研究人员 1-27 农业科学研究人员 1-28 医学研究人员 1-29 其他科学研究人员 1-3/1-4/1-5/1-6 工程技术人员1-31 地质勘探工程技术人员 1-32 测绘工程技术人员 1-33 矿山工程技术人员 1-34 石油工程技术人员 1-35 冶金工程技术人员 1-36 化工工程技术人员 1-37 机械工程技术人员 1-38 兵器工程技术人员工 1-39 航空工程技术人员 1-41 航天工程技术人员 1-42 电子工程技术人员 1-43 通信工程技术人员 1-44 计算机与应用工程技术人员1-45 电气工程技术人员 1-46 电力工程技术人员 1-47 邮政工程技术人员 1-48 广播电影电视工程技术人员1-49 交通工程技术人员 1-51 民用航空工程技术人员 1-52 铁路工程技术人员 1-53 建筑工程技术人员 1-54 建材工程技术人员

职业分类与代码表

. 职业分类与代码表本次调查职业编码采用第五次全国人口普查所使用的职业分类与代码表。本职业分类采用三位代码。第一位表示大类；第二位表示中类；第三位表示小类。大类和中类之间用短线“－”隔开，以示区别。第一类用0 表示；第二大类用1/2 表示，占1、2 两个数字；第六大类用6/7/8/9 表示，占用6、7、8、9 四个数字；第八大类直接用999 表示；其余各大类均占用一个数字。代码分类名称大类0 国家机关、党群组织、企业、事业单位负责人 0-1 中国共产党中央委员会和地方各级党组织负责人 0-10 中国共产党中央委员会和地方各级党组织负责人 0-2 国家机关及其工作机构负责人 0-21 国家权力机关及其工作机构负责人 0-22 人民政协及其工作机构负责人 0-23 人民法院负责人 0-24 人民检察院负责人 0-25 国家行政机关及其工作机构负责人 0-29 其他国家机关及其工作机构负责人 0-3 民主党派和社会团体及其工作机构负责人 0-31 民主党派负责人 0-32 工会、共青团、妇联等人民团体及其工作机构负责人 0-33 群众自治组织负责人 0-39 其他社会团体及其工作机构负责人 0-4 事业单位负责人 0-41 教育教学单位负责人 0-42 卫生单位负责人 0-43 科研单位负责人 0-49 其他事业单位负责人 0-5 企业负责人 0-50 企业负责人大类1/2 专业技术人员 1-1/1-2 科学研究人员 1-11 哲学研究人员 1-12 经济学研究人员 1-13 法学研究人员 1-14 社会学研究人员 1-15 教育科学研究人员 1-16 文学、艺术研究人员 224 代码分类名称 1-17 图书馆学、情报学研究人员1-18 历史学研究人员 1-19 管理科学研究人员 1-21 数学研究人员 1-22 物理学研究人员 1-23 化学研究人员 1-24 天文学研究人员 1-25 地球科学研究人员 1-26 生物科学研究人员 1-27 农业科学研究人员 1-28 医学研究人员 1-29 其他科学研究人员 1-3/1-4/1-5/1-6 工程技术人员1-31 地质勘探工程技术人员 1-32 测绘工程技术人员 1-33 矿山工程技术人员 1-34 石油工程技术人员 1-35 冶金工程技术人员 1-36 化工工程技术人员 1-37 机械工程技术人员 1-38 兵器工程技术人员工 1-39 航空工程技术人员 1-41 航天工程技术人员 1-42 电子工程技术人员 1-43 通信工程技术人员 1-44 计算机与应用工程技术人员1-45 电气工程技术人员 1-46 电力工程技术人员 1-47 邮政工程技术人员 1-48 广播电影电视工程技术人员1-49 交通工程技术人员 1-51 民用航空工程技术人员 1-52 铁路工程技术人员 1-53 建筑工程技术人员 1-54 建材工程技术人员

主成分分析报告matlab程序

Matlab编程实现主成分分析 .程序结构及函数作用在软件Matlab中实现主成分分析可以采取两种方式实现：一是通过编程来实现；二是直接调用Matlab种自带程序实现。下面主要主要介绍利用Matlab的矩阵计算功能编程实现主成分分析。 1程序结构 2函数作用 Cwstd.m——用总和标准化法标准化矩阵 Cwfac.m——计算相关系数矩阵；计算特征值和特征向量；对主成分进行排序；计算各特征值贡献率；挑选主成分（累计贡献率大于85%），输出主成分个数；计算主成分载荷 Cwscore.m——计算各主成分得分、综合得分并排序 Cwprint.m——读入数据文件；调用以上三个函数并输出结果

3.源程序 3.1 cwstd.m总和标准化法标准化矩阵 %cwstd.m,用总和标准化法标准化矩阵 function std=cwstd(vector) cwsum=sum(vector,1); %对列求和 [a,b]=size(vector); %矩阵大小,a为行数,b为列数 for i=1:a for j=1:b std(i,j)= vector(i,j)/cwsum(j); end end 3.2 cwfac.m计算相关系数矩阵 %cwfac.m function result=cwfac(vector); fprintf('相关系数矩阵:\n') std=CORRCOEF(vector) %计算相关系数矩阵 fprintf('特征向量(vec)及特征值(val)：\n') [vec,val]=eig(std) %求特征值(val)及特征向量(vec) newval=diag(val) ; [y,i]=sort(newval) ; %对特征根进行排序，y为排序结果，i为索引fprintf('特征根排序：\n') for z=1:length(y) newy(z)=y(length(y)+1-z); end fprintf('%g\n',newy) rate=y/sum(y); fprintf('\n贡献率：\n') newrate=newy/sum(newy) sumrate=0; newi=[]; for k=length(y):-1:1 sumrate=sumrate+rate(k); newi(length(y)+1-k)=i(k); if sumrate>0.85 break; end end %记下累积贡献率大85%的特征值的序号放入newi中fprintf('主成分数：%g\n\n',length(newi)); fprintf('主成分载荷：\n') for p=1:length(newi)

主成分分析matlab源程序代码

263.862 1.61144 2.754680.266575 268.764 2.07218 2.617560.182597 261.196 1.59769 2.350370.182114 248.708 2.09609 2.852790.257724 253.365 1.69457 2.94920.189702 268.434 1.56819 2.781130.13252 258.741 2.14653 2.691110.136469 244.192 2.02156 2.226070.298066 219.738 1.61224 1.885990.166298 244.702 1.91477 2.259450.187569 245.286 2.12499 2.352820.161602 251.96 1.83714 2.535190.240271 251.164 1.74167 2.629610.211887 251.824 2.00133 2.626650.211991 257.68 2.14878 2.656860.203846] stdr=std(dataset);%求个变量的标准差 [n,m]=size(dataset);%定义矩阵行列数 sddata=dataset./stdr(ones(n,1),:);%将原始数据采集标准化 sddata%输出标准化数据 [p,princ,eigenvalue,t2]=princomp(sddata);%调用前三个主成分系数 p3=p(:,1:3);%提取前三个主成分得分系数,通过看行可以看出对应的原始数据的列，每个列在每个主成分的得分 p3%输出前三个主成分得分系数 sc=princ(:,1:3);%提取前三个主成分得分值 sc%输出前三个主成分得分值 e=eigenvalue(1:3)';%提取前三个特征根并转置 M=e(ones(m,1),:).^0.5;%输出前三个特征根并转置 compmat=p3.*M;%利用特征根构造变换矩阵 per=100*eigenvalue/sum(eigenvalue);%求出成分载荷矩阵的前三列 per %求出各主成分的贡献率 cumsum(per);%列出各主成分的累积贡献率 figure(1) pareto(per);%将贡献率绘成直方图 t2 figure(2) %输出各省与平局距离 plot(eigenvalue,'r+');%绘制方差贡献散点图 hold on %保持图形 plot(eigenvalue,'g-');%绘制方差贡献山麓图

职业分类与代码表

。职业分类与代码表本次调查职业编码采用第五次全国人口普查所使用的职业分类与代码表。本职业分类采用三位代码。第一位表示大类；第二位表示中类；第三位表示小类。大类和中类之间用短线“－”隔开，以示区别。第一类用0 表示；第二大类用1/2 表示，占1、2 两个数字；第六大类用6/7/8/9 表示，占用6、7、8、9 四个数字；第八大类直接用999 表示；其余各大类均占用一个数字。代码分类名称大类0 国家机关、党群组织、企业、事业单位负责人 0-1 中国共产党中央委员会和地方各级党组织负责人 0-10 中国共产党中央委员会和地方各级党组织负责人 0-2 国家机关及其工作机构负责人 0-21 国家权力机关及其工作机构负责人 0-22 人民政协及其工作机构负责人 0-23 人民法院负责人 0-24 人民检察院负责人 0-25 国家行政机关及其工作机构负责人 0-29 其他国家机关及其工作机构负责人 0-3 民主党派和社会团体及其工作机构负责人 0-31 民主党派负责人 0-32 工会、共青团、妇联等人民团体及其工作机构负责人 0-33 群众自治组织负责人 0-39 其他社会团体及其工作机构负责人 0-4 事业单位负责人 0-41 教育教学单位负责人 0-42 卫生单位负责人 0-43 科研单位负责人 0-49 其他事业单位负责人 0-5 企业负责人 0-50 企业负责人大类1/2 专业技术人员 1-1/1-2 科学研究人员 1-11 哲学研究人员 1-12 经济学研究人员 1-13 法学研究人员 1-14 社会学研究人员 1-15 教育科学研究人员 1-16 文学、艺术研究人员224 代码分类名称 1-17 图书馆学、情报学研究人员1-18 历史学研究人员 1-19 管理科学研究人员 1-21 数学研究人员 1-22 物理学研究人员 1-23 化学研究人员 1-24 天文学研究人员 1-25 地球科学研究人员 1-26 生物科学研究人员 1-27 农业科学研究人员 1-28 医学研究人员 1-29 其他科学研究人员 1-3/1-4/1-5/1-6 工程技术人员1-31 地质勘探工程技术人员 1-32 测绘工程技术人员 1-33 矿山工程技术人员 1-34 石油工程技术人员 1-35 冶金工程技术人员 1-36 化工工程技术人员 1-37 机械工程技术人员 1-38 兵器工程技术人员工 1-39 航空工程技术人员 1-41 航天工程技术人员 1-42 电子工程技术人员 1-43 通信工程技术人员 1-44 计算机与应用工程技术人员1-45 电气工程技术人员 1-46 电力工程技术人员 1-47 邮政工程技术人员 1-48 广播电影电视工程技术人员1-49 交通工程技术人员 1-51 民用航空工程技术人员 1-52 铁路工程技术人员

主成分分析matlab程序.doc

Matlab 编程实现主成分分析 . 程序结构及函数作用在软件 Matlab 中实现主成分分析可以采取两种方式实现：一是通过编程来实现；二是直接调用 Matlab 种自带程序实现。下面主要主要介绍利用 Matlab 的矩阵计算功能编程实现主成分分析。 1程序结构主函数子函数 2函数作用——用总和标准化法标准化矩阵 ——计算相关系数矩阵；计算特征值和特征向量；对主成分进行排序；计算各特征值贡献率；挑选主成分（累计贡献率大于 85%），输出主成分个数；计算主成分载荷 ——计算各主成分得分、综合得分并排序 ——读入数据文件；调用以上三个函数并输出结果

3.源程序总和标准化法标准化矩阵 %,用总和标准化法标准化矩阵function std=cwstd(vector) cwsum=sum(vector,1);% [a,b]=size(vector);% for i=1:a for j=1:b 对列求和矩阵大小 ,a 为行数 ,b 为列数 std(i,j)= vector(i,j)/cwsum(j); end end 计算相关系数矩阵 % function result=cwfac(vector); fprintf('相关系数矩阵 :\n') std=CORRCOEF(vector) % 计算相关系数矩阵 fprintf('特征向量 (vec) 及特征值 (val) ： \n') [vec,val]=eig(std) %求特征值(val)及特征向量(vec) newval=diag(val) ; [y,i]=sort(newval) ; % 对特征根进行排序，y 为排序结果，i 为索引fprintf('特征根排序： \n') for z=1:length(y) newy(z)=y(length(y)+1-z); end fprintf('%g\n',newy) rate=y/sum(y); fprintf('\n贡献率： \n') newrate=newy/sum(newy) sumrate=0; newi=[]; for k=length(y):-1:1 sumrate=sumrate+rate(k); newi(length(y)+1-k)=i(k); if sumrate> break; end end % 记下累积贡献率大 85%的特征值的序号放入 newi 中 fprintf(' 主成分数： %g\n\n',length(newi)); fprintf(' 主成分载荷： \n')

第12章核主成分分析

本文提出了一种新的用于物体识别算法—两个方向两维核主成分分析方法（K2D PC A plus 2D PC A），这种方法主要是两维主成分变换空间上对物体进行分析。其基本思想是：首先，利用标准的K2DPCA方法在图像的行方向去相关性，然后，在K2DPCA空间下在图像的列方向利用2DFLD方法对图像进一步去相关性。为了克服2DPCA和2D-FPCA方法需要大量存储空间的缺点，本文提出的K2D P C A plus 2D P C A方法需要较小的存储空间以及具有高的识别率，且计算效率高于KPCA /K2DPCA/2 (2D)FPCA算法。最后，在手指静脉数据库中对该方法进行了验证。

主成分分析(PCA)[3-5]是一种经典的线性特征提取和数据表示方法，它们已广泛的应用于模式识别和机器视觉领域。在一般情况下使用这种方法处理二维图像时，图像矩阵必须首先转化一维的行向量或者列向量。然而，在转换为一维的向量后，通常会导致向量空间的维数非常高。由于维数非常高，且训练的样本数相对较少，所以那很难精确的估计协方差矩阵，而且计算高维的协方差矩阵的特征向量是相当费时。为解决这些问题，近年来，两维特征提取方法，如两维PCA(2DPCA)已经引起广泛的关注。Yang [6]最先提出了2DPCA方法，Yang的主要工作是直接用原始二维图像构造图像的协方差矩阵。然而，我们可以看出，无论是在图像的行方向进行的2DPCA [9]方法还是在列方向进行的2DPCA [10]方法，与标准的PCA方法相比他们在对图像信息的表达上需要更多的系数来表达图像信息。为了见一步克服这个问题，文献[10]提出了2 (2D)PC A的思想应用于人脸的识别。但遗憾的是，2DPCA and 2 (2D)PC A都是线性投影方法，他们只考虑到图像数据中的二阶统计信息，未能利用数据中的高阶统计信息，忽略了多个像素间的非线性相关性。然而，现实中的许多问题是非线性可分的，例如由于图像的光照、姿态等不同引起的差异是非线性和复杂的，故利用 2DPCA 和2 (2D)PC A来分类时不能得到令人满意的结果。为了避免这些缺陷，通过对PCA的改进提出了一种新处理非线性的方法。文献[14]提出了一种新的非线性提取方法-核主成分分析方法(KPCA)。各个领域的应用中，KPCA都优于PCA方法([11]; [12];[13];[14])。近年来，一些研究者提出了二维核主成分分析方法(K2DPCA) [1]。该方法在用于人脸识别时，在处理图像的非线性相关性特征方面都优于KPCA 2DPCA and B2DPCA方法[1]。但是，和2DPCA遇到的一个相同的问题是，仅仅在图像的行方向或者列方向使用K2DPCA方法时，与标准的KPCA方法相比他们在对图像信息的表达上需要更多的系数来表达图像信息。为了提高识别精度和降低计算复杂度与减少存储空间，本文提出了一种新的用于物体识别算法—两个方向两维核主成分分析方法（K2D PC A plus 2D PC A）其基本思想是：

主成分分析matlab源程序代码

263.862 1.61144 2.75468 0.266575 268.764 2.07218 2.61756 0.182597 261.196 1.59769 2.35037 0.182114 248.708 2.09609 2.85279 0.257724 253.365 1.69457 2.9492 0.189702 268.434 1.56819 2.78113 0.13252 258.741 2.14653 2.69111 0.136469 244.192 2.02156 2.22607 0.298066 219.738 1.61224 1.88599 0.166298 244.702 1.91477 2.25945 0.187569 245.286 2.12499 2.35282 0.161602 251.96 1.83714 2.53519 0.240271 251.164 1.74167 2.62961 0.211887 251.824 2.00133 2.62665 0.211991 257.68 2.14878 2.65686 0.203846] stdr=std(dataset); %求个变量的标准差 [n,m]=size(dataset); %定义矩阵行列数 sddata=dataset./stdr(ones(n,1),:); %将原始数据采集标准化 sddata %输出标准化数据 [p,princ,eigenvalue,t2]=princomp(sddata);%调用前三个主成分系数 p3=p(:,1:3); %提取前三个主成分得分系数,通过看行可以看出对应的原始数据的列，每个列在每个主成分的得分 p3 %输出前三个主成分得分系数 sc=princ(:,1:3); %提取前三个主成分得分值 sc %输出前三个主成分得分值 e=eigenvalue(1:3)'; %提取前三个特征根并转置 M=e(ones(m,1),:).^0.5; %输出前三个特征根并转置 compmat=p3.*M; %利用特征根构造变换矩阵 per=100*eigenvalue/sum(eigenvalue); %求出成分载荷矩阵的前三列 per %求出各主成分的贡献率 cumsum(per); %列出各主成分的累积贡献率 figure(1) pareto(per); %将贡献率绘成直方图 t2 figure(2) %输出各省与平局距离 plot(eigenvalue,'r+'); %绘制方差贡献散点图 hold on %保持图形 plot(eigenvalue,'g-'); %绘制方差贡献山麓图

国民经济行业分类和代码表

国民经济行业分类和代码表 A 农、林、牧、渔业 01农业 011谷物及其他作物的种植 012蔬菜、园艺作物的种植 013水果、坚果、饮料和香料作物的种植 014中药材的种植 02林业 021林木的培养和种植 022木材和竹材的采运 023林产品的采集 03畜牧业 031牲畜的饲养 032猪的饲养 033家禽的饲养 034狩猎和捕捉动物 039其他畜牧业 04渔业 041海洋渔业 042内陆渔业 05农、林、牧、渔服务业 051农业服务业 052林业服务业 053畜牧服务业 054渔业服务业 B 采矿业 06煤炭开采和洗选业 061烟煤和无烟煤的开采洗选 062褐煤的开采洗选 069其他煤炭采选 07石油和天然气开采业 071天然原油和天然气开采 079与石油和天然气开采有关的服务活动 08黑色金属矿采选业 081铁矿采选 089其他黑色金属矿采选 09有色金属矿采选业 091常用有色金属矿采选 092贵金属矿采选 093稀有稀土金属矿采选 10非金属矿采选业 101土砂石开采 102化学矿采选 103采盐 109石棉及其他非金属矿采选

11其他采矿业 110其他采矿业 12煤炭洗选业 121烟煤和无烟煤的洗选122褐煤的洗选 123其他煤炭洗选 C 制造业 13农副食品加工业 131谷物磨制 132饲料加工 133植物油加工 134制糖 135屠宰及肉类加工 136水产品加工 137蔬菜、水果和坚果加工139其他农副食品加工 14食品制造业 141焙烤食品制造 142糖果、巧克力及蜜饯制造143方便食品制造 144液体乳及乳制品制造145罐头制造 146调味品、发酵制品制造149其他食品制造 15饮料制造业 151酒精制造 152酒的制造 153软饮料制造 154精制茶加工 16烟草制品业 161烟叶复烤 162卷烟制造 169其他烟草制品加工 17纺织业 171棉、化纤纺织及印染精加工 172毛纺织和染整精加工 173麻纺织 174丝绢纺织及精加工 175纺织制成品制造 176针织品、编织品及其制品制造 18纺织服装、鞋、帽制造业 181纺织服装制造 182纺织面料鞋的制造 183制帽

核主成分分析法代码

clear; clc; load normal.mat X = normal; % X训练数据集 [Xrow, Xcol] = size(X); % Xrow：样本个数 Xcol：样本属性个数 %% 数据预处理，进行标准化出理，处理后均值为0方差为1 Xc = mean(X); % 求原始数据的均值 Xe = std(X); % 求原始数据的方差 X0 = (X-ones(Xrow,1)*Xc) ./ (ones(Xrow,1)*Xe); % 标准阵X0,标准化为均值0，方差1; c = 20000; %此参数可调 %% 求核矩阵 for i = 1 : Xrow for j = 1 : Xrow K(i,j) = exp(-(norm(X0(i,:) - X0(j,:)))^2/c);%求核矩阵，采用径向基核函数，参数c end end %% 中心化矩阵 n1 = ones(Xrow, Xrow); N1 = (1/Xrow) * n1; Kp = K - N1*K - K*N1 + N1*K*N1; % 中心化矩阵 %% 特征值分解 [V, D] = eig(Kp); % 求协方差矩阵的特征向量（V）和特征值（D） lmda = real(diag(D)); % 将主对角线上为特征值的对角阵变换成特征值列向量 [Yt, index] = sort(lmda, 'descend'); % 特征值按降序排列，t是排列后的数组，index是序号 %% 确定主元贡献率记下累计贡献率大于85%的特征值的序号放入 mianD中 rate = Yt / sum(Yt); % 计算各特征值的贡献率 sumrate = 0; % 累计贡献率 mpIndex = []; % 记录主元所在特征值向量中的序号 for k = 1 : length(Yt) % 特征值个数 sumrate = sumrate + rate(k); % 计算累计贡献率 mpIndex(k) = index(k); % 保存主元序号

职业分类与代码表

盛年不重来，一日难再晨。及时宜自勉，岁月不待人。职业分类与代码表本次调查职业编码采用第五次全国人口普查所使用的职业分类与代码表。本职业分类采用三位代码。第一位表示大类；第二位表示中类；第三位表示小类。大类和中类之间用短线“－”隔开，以示区别。第一类用0 表示；第二大类用1/2 表示，占1、2 两个数字；第六大类用6/7/8/9 表示，占用6、7、8、9 四个数字；第八大类直接用999 表示；其余各大类均占用一个数字。代码分类名称大类0 国家机关、党群组织、企业、事业单位负责人 0-1 中国共产党中央委员会和地方各级党组织负责人 0-10 中国共产党中央委员会和地方各级党组织负责人 0-2 国家机关及其工作机构负责人 0-21 国家权力机关及其工作机构负责人 0-22 人民政协及其工作机构负责人 0-23 人民法院负责人 0-24 人民检察院负责人 0-25 国家行政机关及其工作机构负责人 0-29 其他国家机关及其工作机构负责人 0-3 民主党派和社会团体及其工作机构负责人 0-31 民主党派负责人 0-32 工会、共青团、妇联等人民团体及其工作机构负责人 0-33 群众自治组织负责人 0-39 其他社会团体及其工作机构负责人 0-4 事业单位负责人 0-41 教育教学单位负责人 0-42 卫生单位负责人 0-43 科研单位负责人 0-49 其他事业单位负责人 0-5 企业负责人 0-50 企业负责人大类1/2 专业技术人员 1-1/1-2 科学研究人员 1-11 哲学研究人员 1-12 经济学研究人员 1-13 法学研究人员 1-14 社会学研究人员1-15 教育科学研究人员 1-16 文学、艺术研究人员 224 代码分类名称 1-17 图书馆学、情报学研究人员1-18 历史学研究人员 1-19 管理科学研究人员 1-21 数学研究人员 1-22 物理学研究人员 1-23 化学研究人员 1-24 天文学研究人员 1-25 地球科学研究人员 1-26 生物科学研究人员 1-27 农业科学研究人员 1-28 医学研究人员 1-29 其他科学研究人员 1-3/1-4/1-5/1-6 工程技术人员1-31 地质勘探工程技术人员 1-32 测绘工程技术人员 1-33 矿山工程技术人员 1-34 石油工程技术人员 1-35 冶金工程技术人员 1-36 化工工程技术人员 1-37 机械工程技术人员 1-38 兵器工程技术人员工 1-39 航空工程技术人员 1-41 航天工程技术人员 1-42 电子工程技术人员 1-43 通信工程技术人员 1-44 计算机与应用工程技术人员1-45 电气工程技术人员 1-46 电力工程技术人员 1-47 邮政工程技术人员

职业分类与代码表

职业分类与代码表(GB/T 656-2015)

61099 其他石油加工和炼焦、媒化工生产人员61507 石墨及炭素制品生产人员 61100 化学原料和化学制品制造人员61508 高岭土、珍珠岩等非金属矿物加工人员61101 化工产品生产通用工艺人员61599 其他非金属矿物制品制造人员 61102 基础化学原料制造人员61600 采矿人员 61103 化学肥料生产人员61601 矿物采选人员 61104 农药生产人员61602 石油和天然气开采与储运人员 61105 涂料、油墨、颜料及类似产品制造人员61603 采盐人员 61106 合成树脂生产人员61699 其他采矿人员 61107 合成橡胶生产人员61700 金属冶炼和压延加工人员 61108 专用化学产品生产人员61701 炼铁人员 61109 火工品制造、保管、爆破及焰火产品制造人员61702 炼钢人员 61110 日用化学品生产人员61703 铸铁管人员 61199 其他化学原料和化学制品制造人员61704 铁合金冶炼人员 61200 医药制造人员61705 重有色金属冶炼人员 61201 化学药品原料药制造人员61706 轻有色金属冶炼人员 61202 中药饮片加工人员61707 稀贵金属冶炼人员 61203 药品制剂人员61708 半导体材料制备人员 61204 兽用药品制造人员61709 金属轧制人员 61205 生物药品制造人员61710 硬质合金生产人员 61299 其他医药制造人员61799 其他金属冶炼和压延加工人员 61300 化学纤维制造人员61800 机械制造基础加工人员 61301 化学纤维原料制造人员61801 机械冷加工人员 61302 化学纤维纺丝及后处理人员61802 机械热加工人员 61399 其他化学纤维制造人员61803 机械表面处理加工人员 61400 橡胶和塑料制品制造人员61804 工装工具制造加工人员 61401 橡胶制品生产人员61899 其他机械制造基础加工人员 61402 塑料制品加工人员61900 金属制品制造人员 61499 其他橡胶和塑料制品制造人员61901 五金制品制作装配人员 61500 非金属矿物制品制造人员61999 其他金属制品制造人员 61003 煤化工生产人员62000 通用设备制造人员 62001 通用基础件装配制造人员61600 采矿人员 62002 锅炉及原动设备制造人员62500 计算机、通信和其他电子设备制造人员 62003 金属加工机械制造人员62501 电子元件制造人员 62004 物料搬运设备制造人员62502 电子器件制造人员 62005 泵、压缩机、阀门及类似机械制造人员62503 计算机制造人员 62006 烘炉、水处理、衡器装等设备制造人员62504 电子设备装配调试人员 62007 文化办公机械制造人员62599 其他计算机、通信和其他电子设备制造人员62099 其他通用设备制造人员62600 仪器仪表制造人员 62100 专用设备制造人员62601 仪器仪表装配人员 62101 采矿、建筑专用设备制造人员62699 其他仪器仪表制造人员 62102 印刷生产专用设备制造人员62700 废弃资源综合利用人员 62103 纺织服装和皮革加工专用设备制造人员62701 废料和碎屑加工处理人员 62104 电子专用设备装配调试人员62799 其他废弃资源综合利用人员 62105 农业机械制造人员62800 电力、热力、气体、水生产和输配人员

主成分分析matlab程序

Matlab 编程实现主成分分析 .程序结构及函数作用在软件Matlab 中实现主成分分析可以采取两种方式实现：一是通过编程来实现；二是直接调用Matlab 种自带程序实现。下面主要主要介绍利用Matlab 的矩阵计算功能编程实现主成分分析。 1程序结构主函数子函数 2函数作用

Cwstd.m——用总和标准化法标准化矩阵 Cwfac.m——计算相关系数矩阵；计算特征值和特征向量；对主成分进行排序；计算各特征值贡献率；挑选主成分（累计贡献率大于85%），输出主成分个数；计算主成分载荷 Cwscore.m——计算各主成分得分、综合得分并排序 Cwprint.m——读入数据文件；调用以上三个函数并输出结果 3.源程序 3.1 cwstd.m总和标准化法标准化矩阵 %cwstd.m,用总和标准化法标准化矩阵 function std=cwstd(vector) cwsum=sum(vector,1); %对列求和 [a,b]=size(vector); %矩阵大小,a为行数,b为列数 for i=1:a for j=1:b std(i,j)= vector(i,j)/cwsum(j); end

end 3.2 cwfac.m计算相关系数矩阵 %cwfac.m function result=cwfac(vector); fprintf('相关系数矩阵:\n') std=CORRCOEF(vector) %计算相关系数矩阵 fprintf('特征向量(vec)及特征值(val)：\n') [vec,val]=eig(std) %求特征值(val)及特征向量(vec) newval=diag(val) ; [y,i]=sort(newval) ; %对特征根进行排序，y为排序结果，i为索引fprintf('特征根排序：\n') for z=1:length(y) newy(z)=y(length(y)+1-z); end fprintf('%g\n',newy) rate=y/sum(y); fprintf('\n贡献率：\n') newrate=newy/sum(newy) sumrate=0; newi=[];

主成分分析的matlab实现完整程序

主成分分析 1.概述 Matlab 语言是当今国际上科学界 (尤其是自动控制领域) 最具影响力、也是最有活力的软件。它起源于矩阵运算，并已经发展成一种高度集成的计算机语言。它提供了强大的科学运算、灵活的程序设计流程、高质量的图形可视化与界面设计、与其他程序和语言的便捷接口的功能。Matlab 语言在各国高校与研究单位起着重大的作用。主成分分析是把原来多个变量划为少数几个综合指标的一种统计分析方法，从数学角度来看，这是一种降维处理技术。 1.1主成分分析计算步骤 ① 计算相关系数矩阵 ??????????????=pp p p p p r r r r r r r r r R 2 1 2222111211 （1）在（3.5.3）式中，r ij （i ，j=1，2，…，p ）为原变量的xi 与xj 之间的相关系数，其计算公式为 ∑ ∑ ∑===----= n k n k j kj i ki n k j kj i ki ij x x x x x x x x r 1 1 2 2 1) () () )(( （2）因为R 是实对称矩阵（即r ij =r ji ），所以只需计算上三角元素或下三角元素即可。

② 计算特征值与特征向量首先解特征方程0=-R I λ，通常用雅可比法（Jacobi ）求出特征值 ) ,,2,1(p i i =λ，并使其按大小顺序排列，即0,21≥≥≥≥p λλλ ；然后分别求出对应于特征值i λ的特征向量),,2,1(p i e i =。这里要求i e =1，即11 2=∑=p j ij e ，其中ij e 表示向量i e 的第j 个分量。 ③ 计算主成分贡献率及累计贡献率主成分i z 的贡献率为 ),,2,1(1 p i p k k i =∑=λ λ 累计贡献率为 ) ,,2,1(1 1p i p k k i k k =∑∑==λ λ 一般取累计贡献率达85—95%的特征值m λλλ,,,21 所对应的第一、第二，…，第m （m ≤p ）个主成分。 ④ 计算主成分载荷其计算公式为 ) ,,2,1,(),(p j i e x z p l ij i j i ij == =λ （3）

主成分分析降维代码(直接调用版)

clc clear all A=xlsread('这里换成你自己的数据根目录，例如：D:\资料库区\大三上\HUAWEI\MATLAB\主成分分析.xls','B3:I17'); %得到的数据矩阵的行数和列数 a=size(A,1); b=size(A,2); %数据的标准化处理:得到标准化后的矩阵SA for i=1:b SA(:,i)=(A(:,i)-mean(A(:,i)))/std(A(:,i)); end %计算系数矩阵:CM CM=corrcoef(SA); %计算CM的特征值和特征向量 [V,D]=eig(CM); %将特征值按降序排列到DS中 for j=1:b DS(j,1)=D(b+1-j,b+1-j); end %计算贡献率 for i=1:b DS(i,2)=DS(i,1)/sum(DS(:,1));%单个贡献率 DS(i,3)=sum(DS(1:i,1))/sum(DS(:,1));%累计贡献率 end %假定主成分的信息保留率 T=0.9; for k=1:b if DS(k,3) >= T com_num=k; break; end end %提取主成分的特征向量 for j=1:com_num PV(:,j)=V(:,b+1-j); end %计算主成分得分 new_score=SA*PV; for i=1:a total_score(i,1)=sum(new_score(i,:)); total_score(i,2)=i; end %强主成分得分与总分放到同一个矩阵中 result_report=[new_score,total_score];

一个解决大数据集问题的核主成分分析算法

? 一个解决大数据集问题的核主成分分析算法史卫亚,郭跃飞+,薛向阳 (复旦大学计算机科学与技术系,上海 200433) An efficient Kernel Principal Component Analysis Algorithm for large-scale data set * Shi Weiya, Guo Yue-Fei+, Xue Xiangyang (Department of Computer Science and Technology, Fudan University, Shanghai 200433, China) + Corresponding author: Phn: +86-21-65643922, Fax: +86-21-65643922, E-mail: yfguo@https://www.360docs.net/doc/ad7146814.html,, https://www.360docs.net/doc/ad7146814.html, Abstract: Kernel principal component analysis (KPCA) is a popular nonlinear feature extraction method in the field of machine learning. It uses eigen-decomposition technique to extract the principal components. But the method is infeasible for large-scale data set because of the store and computational problem. To overcome these disadvantages, a new covariance-free method of computing kernel principal components is proposed. First, a matrix, called Gram-power matrix, is constructed using the original Gram matrix. It is proven by the theorem of linear algebra that the eigenvectors of newly constructed matrix are the same as the ones of the Gram matrix. Therefore, we can treat each column of the Gram matrix as the input sample for the covariance-free algorithm. Thus, the kernel principle components can be iteratively computed without the eigen-decomposition. The space complexity of proposed method is only , the time complexity is reduced to . The effectiveness of proposed method is validated from experimental results. More important, it still can be used even if traditional eigen-decomposition technique cannot be applied when faced with the extremely large-scale data set. Key words: KPCA; Gram matrix; large-scale data set; covariance-free; eigen-decomposition 摘要: 核主成分分析是一种流行的非线性特征提取方法。一般情况下它使用特征分解技术提取核主成分，但是在大数据集情况下因为储存和计算问题是不可行的。为了解决这个问题，本文提出一种大数据集求解核主成分的计算方法。首先使用Gram矩阵生成一个Gram-power矩阵，根据线性代数的理论可知新形成的矩阵和原先的Gram矩阵具有相同的特征向量。因此，我们可以把Gram矩阵的每一列看成核空间迭代算法的输入样本，通过迭代计算出核主成分。提出的算法的空间复杂度只有，在大数据集的情况下时间复杂度也降低为。实验结果证明了所提出算法的有效性。更为重要的是当传统的特征分解技术无法使用的情况下，所提出的方法仍然可以提取非线性特征。关键词: 核主成分分析;Gram 矩阵;大数据集;协方差无关;特征分解中图法分类号: TP301 文献标识码: A 主成分分析是一种用于特征提取和维度减少的经典方法[1]。该方法一般使用具有较大方差的主成分而忽略较少重要的成分。尽管主成分分析成功用于维度减少，但是在非线性数据分布情况下该方法不是太好。通常使用核方法[2]将其推广到核空间使用。其主要思想是把数据映射到高维的特征空间，在映射的特征空间中，可以使用传统的线性算法而实现非线性特征的特征提取。其中不用知道映射函数而采用核技巧就可以计算数据之间的内积。提取的非线性特征被用于许多复杂的应用中，例如人脸识别，图像压缩等。在标准的核主成分计算过程中，需要储存所有数据形成的Gram矩阵[3]，其空间复杂度为，其中m ?? t he Key Project of the Ministry of Education of China under Grant No.104075(教育部科学技术研究重点项目);the National Key Technology R&D Program of China under Grant No.2007BAH09B03(国家科技支撑计划课题);the National High Technology Research and Development Program of China under Grant No. 2007AA01Z176（国家高技术研究发展计划资助项目（863计划））

基于FPGAIP核的FFT实现

主成分分析计算方法和步骤

(完整word版)职业分类与代码表

职业分类与代码表

主成分分析报告matlab程序

主成分分析matlab源程序代码

职业分类与代码表

主成分分析matlab程序.doc

第12章核主成分分析

最新企业所属行业类别、分类及行业代码查询表

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核主成分分析法代码

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