Содержание
Стеклопластиковая стремянка СВД-2,0 Евро Цена 20 663 руб.
Корзина пуста0
Алюминиевые лестницы
Стремянки
Телескопические лестницы
Диэлектрические лестницы
Чердачные лестницы
Подставки и рабочие платформы
Подмости (помосты)
Лестницы с площадкой
Лестницы для крыши
Специальные лестницы
Стеллажные лестницы
Пожарные лестницы
Аксессуары
Запчасти
Уцененный товар
Алюминиевая двухсторонняя стремянка Sarayli 2х2
1 900 ₽
Дополнительная ступень Fakro LXT-280
3 955 ₽
Дополнительная ступень Fakro LSS-24
6 356 ₽
Дополнительная ступень Fakro LSS-31
6 356 ₽
Алюминиевая двухсторонняя стремянка Sarayli 2х5
4 080 ₽
Дополнительная ступень Fakro LSS-40
6 921 ₽
Алюминиевая трехсекционная лестница Elkop VHR 3х12 PK
25 500 ₽
Стационарная лестница Fakro MSU Дачница 290
37 008 ₽
Алюминиевая двухсторонняя стремянка Sarayli 2х7
5 600 ₽
Алюминиевая двухсторонняя стремянка Sarayli 2х6
4 850 ₽
Стремянка Hailo L58E StandartLine 5 ступеней алюминевая
9 345 ₽
Алюминиевая двухсторонняя стремянка Sarayli 2х4
3 300 ₽
Лестница трехсекционная универсальная Эйфель Ювелир 3×10 Плакат
25 083 ₽
Алюминиевые мобильные подмости Эйфель Максимыч 1х6
26 726 ₽
Стремянка Hailo L58E StandartLine 6 ступеней алюминевая
10 595 ₽
Дополнительная ступень Fakro LSS-32
6 921 ₽
Дополнительная ступень Fakro LSS-38
6 356 ₽
Стремянка Hailo L58E StandartLine 8 ступеней алюминевые
14 459 ₽
Алюминиевая двухсторонняя стремянка Sarayli 2х3
2 600 ₽
Стремянка Hailo L58E StandartLine 4 ступени алюминевая
7 886 ₽
Дополнительная ступень Fakro LXT-300
3 955 ₽
Алюминиевая стремянка Sarayli 3 ступени
1 930 ₽
Телескопическая лестница Telesteps Eco Line 3,0 м
17 746 ₽
Стремянка Hailo L58E StandartLine 3 ступени алюминевая
6 700 ₽
Лестница трехсекционная универсальная Эйфель Ювелир 3×12 Плакат
30 660 ₽
Стремянка Hailo L58E StandartLine 7 ступеней алюминевая
12 458 ₽
Алюминиевая шарнирная лестница трансформер Sarayli 4х6
16 650 ₽
Лестница трехсекционная универсальная Эйфель Ювелир 3×14 Плакат
34 227 ₽
Алюминиевая шарнирная лестница трансформер Sarayli 4х5
14 800 ₽
Дополнительная ступень Fakro LSS-30
6 921 ₽
Чердачная лестница ЧЛ-07
10 039 ₽
Алюминиевая стремянка Krause Stabilo 6 ступеней
19 090 ₽
Рекомендуем партнеров:
0Избранные0Сравнение0Корзина0 ₽Товар добавлен в корзину!
Заказать обратный звонок
Номер телефона*
Ваше имя
Ваш вопрос
Стремянки стеклопластиковые с вертикальной опорой диэлектрические СВД Е (Диэлектрик, Россия) – ООО «АЛЬТЕЗЗА» — промышленное оборудование, подъемная и складская техника.
Стремянки стеклопластиковые диэлектрические
Стремянка стеклопластиковая с вертикальной опорой диэлектрическая Евро, 2 ступени (Диэлектрик, Россия)
Артикул СВД-0,7Е
Производитель: Диэлектрик, Россия
Тип: Профессиональная
Высота до площадки: 0.7 м
Высота конструкции: 1.4 м
Цена:
9 800
pуб.
Заказать
Стремянка стеклопластиковая с вертикальной опорой диэлектрическая Евро, 3 ступени (Диэлектрик, Россия)
Артикул СВД-1,0Е
Производитель: Диэлектрик, Россия
Тип: Профессиональная
Высота до площадки: 1.0 м
Высота конструкции: 1.8 м
Цена:
11 900
pуб.
Заказать
Стремянка стеклопластиковая с вертикальной опорой диэлектрическая Евро, 4 ступени (Диэлектрик, Россия)
Артикул СВД-1,5Е
Производитель: Диэлектрик, Россия
Тип: Профессиональная
Высота до площадки: 1. 5 м
Высота конструкции: 2.1 м
Цена:
13 700
pуб.
Заказать
Стремянка стеклопластиковая с вертикальной опорой диэлектрическая Евро, 5 ступеней (Диэлектрик, Россия)
Артикул СВД-1,8Е
Производитель: Диэлектрик, Россия
Тип: Профессиональная
Высота до площадки: 1.8 м
Высота конструкции: 2.4 м
Цена:
15 400
pуб.
Заказать
Стремянка стеклопластиковая с вертикальной опорой диэлектрическая Евро, 6 ступеней (Диэлектрик, Россия)
Артикул СВД-2,0Е
Производитель: Диэлектрик, Россия
Тип: Профессиональная
Высота до площадки: 2.0 м
Высота конструкции: 2.7 м
Цена:
17 200
pуб.
Заказать
Стремянка стеклопластиковая с вертикальной опорой диэлектрическая Евро, 7 ступеней (Диэлектрик, Россия)
Артикул СВД-2,3Е
Производитель: Диэлектрик, Россия
Тип: Профессиональная
Высота до площадки: 2.3 м
Высота конструкции: 3.1 м
Цена:
18 900
pуб.
Заказать
Стремянка стеклопластиковая с вертикальной опорой диэлектрическая Евро, 8 ступеней (Диэлектрик, Россия)
Артикул СВД-2,5Е
Производитель: Диэлектрик, Россия
Тип: Профессиональная
Высота до площадки: 2.5 м
Высота конструкции: 3.4 м
Цена:
22 800
pуб.
Заказать
Стремянка стеклопластиковая с вертикальной опорой диэлектрическая Евро, 9 ступеней (Диэлектрик, Россия)
Артикул СВД-3,0Е
Производитель: Диэлектрик, Россия
Тип: Профессиональная
Высота до площадки: 3 м
Высота конструкции: 3. 7 м
Цена:
27 000
pуб.
Заказать
Singular Value Decomposition (SVD) — GeeksforGeeks
|
Столочное значение. Разложение
. для аппроксимации расстояния между двухмерными точками только с одним измерением. Разложение по сингулярным числам (SVD) является обобщением алгоритма, который мы использовали в мотивационном разделе. Как и в примере, SVD обеспечивает преобразование исходных данных. Это преобразование имеет несколько очень полезных свойств.
Основной результат SVD заключается в том, что мы можем записать , матрицу как
С:
- является ортогональной матрицей
- — ортогональная матрица
- - это диагональная матрица
с . обеспечивает вращение наших данных, что оказывается очень полезным, потому что изменчивость (точнее, сумма квадратов) столбцов уменьшается.
Поскольку он ортогонален, мы можем записать SVD так:
На самом деле эта формула используется гораздо чаще. Мы также можем записать преобразование следующим образом:
Это преобразование также приводит к матрице со столбцом убывающей суммы квадратов.
Применение СВД к мотивирующему примеру имеем:
библиотека(rafalib) библиотека (МАСС) п <- 100 y <- t(mvrnorm(n,c(0,0), матрица(c(1,0,95,0,95,1),2,2))) с <- свд(у)
Сразу видно, что применение SVD приводит к преобразованию, очень похожему на то, что мы использовали в мотивирующем примере:
round(sqrt(2) * s$u , 3)
## [1] [2] ## [1,] -0,974 -1,026 ## [2,] -1,026 0,974
График, который мы показали после поворота, показывал то, что мы называем главными компонентами : второй график против первого. Чтобы получить главные компоненты из SVD, нам просто нужны столбцы вращения:
PC1 = s$d[1]*s$v[1] PC2 = s$d[2]*s$v[2] график (PC1, PC2, xlim=c(-3,3),ylim=c(-3,3))
Чем это полезно?
Не сразу понятно, насколько невероятно полезной может быть СВД, поэтому давайте рассмотрим несколько примеров. В этом примере мы значительно уменьшим размерность и по-прежнему сможем реконструировать .
Давайте вычислим SVD в таблице экспрессии генов, с которой мы работали. Мы возьмем подмножество из 100 генов, чтобы вычисления проходили быстрее.
библиотека (tissuesGeneExpression) данные (tissuesGeneExpression) set.seed(1) ind <- образец (nrow (e), 500) Y <- t(apply(e[ind,],1,scale)) # стандартизировать данные для иллюстрации
Команда svd
возвращает три матрицы (для ) возвращаются только диагональные элементы
s <- svd(Y) У <- с$у V <- s$v D <- diag(s$d) ##превратить в матрицу
Во-первых, обратите внимание, что мы действительно можем восстановить y:
Yhat <- U %*% D %*% t(V) проживать <- Y - Yhat макс (абс (остаток))
## [1] 3.508305e-14
Если мы посмотрим на сумму квадратов , то увидим, что последние несколько довольно близки к 0 (возможно, у нас есть несколько повторяющихся столбцов).
участок(s$d)
Это означает, что последние столбцы V
очень мало влияют на реконструкцию Y
. Чтобы убедиться в этом, рассмотрим крайний пример, в котором последняя запись равна 0. В этом случае последний столбец вообще не нужен. Из-за способа создания СВД столбцы , все меньше и меньше влияют на реконструкцию . Вы обычно видите, что это описывается как «объяснение меньшей дисперсии». Это означает, что для большой матрицы к тому времени, когда вы доберетесь до последних столбцов, возможно, что «объяснить» останется не так много. В качестве примера мы посмотрим, что произойдет, если мы удалим четыре последних столбца:
к <- ncol(U)-4 Yhat <- U[1:k] %*% D[1:k,1:k] %*% t(V[1:k]) проживать <- Y - Yhat макс (абс (остаток))
## [1] 3.508305e-14
Наибольший остаток практически равен 0, что означает, что мы Yhat
практически такие же, как Y
, но для передачи информации нам нужно на 4 измерения меньше.
Глядя на , мы видим, что в этом конкретном наборе данных мы можем получить хорошее приближение, сохраняя только 94 столбца. Следующие графики полезны для просмотра того, какая часть изменчивости объясняется каждым столбцом: 92)*100,ylab="Объяснение процентной изменчивости",ylim=c(0,100),type="l")
Хотя мы начинаем со 189 размеров, мы можем аппроксимировать только с 95:
k <- 95 ##из возможных 189 Yhat <- U[1:k] %*% D[1:k,1:k] %*% t(V[1:k]) проживать <- Y - Yhat ящичковая диаграмма (остаток, ylim = квантиль (Y, c (0,01, 0,99)), диапазон = 0)
Следовательно, используя вдвое меньше измерений, мы сохраняем большую часть изменчивости в наших данных:
var(as.