一、SCA是什么？ 今天的软件开发普遍遵循敏捷实践，发布和部署周期都很短这导致开发团队非常依赖开源来加速创新迭代速度。因此，对团队项目中包含的每个开源组件进行跟踪非常重要，这样可以避免法律不合规的风险，并保持强…

import numpy as np 定义输入的因素矩阵 factors np.array([[1,3],[1/3,1]]) 定义各准则的标准级权重 criteria_weights np.array([0.215]) 计算每个因素矩阵的列和 column_sums np.sum(factors, axis0) 计算归一化后的因素矩阵 normalized_matrix factors / colum…

一、何谓因素分析法(FA) 因素分析法也是希望能够降低变量的数目，但不同的是我们是想在一群具有相关性的数据中，找出几个影响原始数据的共同因素。 统计上而言，主成份分析所着重的在于如何〝转换〞原始变项使之成为一些综合性的新指标&#xf…

主成分分析（PCA）算法模型实现及分析（源码在文章后附录） 1 引言2 关于PCA原理和算法实现2.1 PCA基本原理2.2 协方差计算2.3 PCA实现步骤  （1）PCA算法实现步骤  （2）基于特征值分解…

这篇文章是我在B站上跟随up主ln异教徒学习时根据其讲的内容和我的理解实践做的笔记，视频原地址如下 https://www.bilibili.com/video/BV1qy4y1a7JJ?t0.9 在学习层次分析法之前我们先来看一下学习数学建模的方法 预测未来的时候，预测我国未来人口的一 个…

前言：主成分分析是一种通过降维技术将多个变量化为少数几个主成分的方法，和逐步回归有相似之处。主成分分析适用于数据的线性降维，得到的主成分是由原来的变量标准化后线性组合而成的，只是主成分的个数比原来变量个数少。 参考书…

出处： 作者：远方的路很长 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/501353361 概述 PCA的目的 PCA的几何意义 原理与步骤简述 算法一：特征分解（Eigen Decomposition） 算法二：奇异值分解…

1. 数据降维 降维就是一种对高维度特征数据预处理方法。降维是将高维度的数据保留下最重要的一些特征，去除噪声和不重要的特征，从而实现提升数据处理速度的目的。在实际的生产和应用中，降维在一定的信息损失范围内，可以为我们节省…