Свд 2 0 е: Купить Стремянки диэлектрические Стремянка диэлектрическая СВД-2,0 Е Т по цене 22 154 руб. в магазине ЭлРоском

Содержание

Стеклопластиковая стремянка СВД-2,0 Евро Цена 20 663 руб.

Корзина пуста0

Алюминиевые лестницы

from skimage.color import rgb2gray

from skimage import data

import matplotlib.pyplot как plt

импорт numpy как np

из scipy.linalg импорт 0009 svd

X = np. array([[ 3 , 3 , 2 ], [ 2 , 3 , - 2 ]])

print (X)

U, singular, V_transpose = svd(X)

print ( "У:" 9{T}" , V_transpose)

singular_inv = 1.0 / singular

s_inv = np.zeros(A.shape)

s_inv[ 0 ][ 0 ] = singular_inv[ 0 ]

s_inv[ 1 ][ 1 ] = singular_inv[ 1 ]

M = np. dot(np.dot(V_transpose.T, s_inv.T), U.T)

print ( M)

cat = data.chelsea()

plt.imshow(cat)

gray_cat = rgb2gray(cat)

U, S, V_T = svd(gray_cat, full_matrices = False )

S = np.diag(S)

fig, ax = Plt.Subplots ( 5 , 2 , Рис. = ( 8 , 20 )

)

999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999008 ))) 0

for r in [ 5 , 10 , 70 , 100 , 200 ]:

CAT_APPROX = U [:: R] @ S [ 0 : r ,: r] @ v_t [: r,:]

[Curr_fig] [

[curr_fig] [ 0 ]. imshow( 256 - cat_approx)

ax[curr_fig][ 0 ].set_title( "k = " + str (r))

AX [Curr_FIG, 0 ]. Осис ( 'OFF' )

AX [Curr_FIG] [ 1 ] .set_TITL )

ax[curr_fig][ 1 ].imshow(gray_cat)

ax[curr_fig, 1 ].axis( 'off' )

Curr_FIG + = 1

PLT. Show ()

. 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.

 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)

 round(sqrt(2) * s$u , 3)

 ## [1] [2]
## [1,] -0,974 -1,026
## [2,] -1,026 0,974

 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))

 библиотека (tissuesGeneExpression)
данные (tissuesGeneExpression)
set.seed(1)
ind <- образец (nrow (e), 500)
Y <- t(apply(e[ind,],1,scale)) # стандартизировать данные для иллюстрации

 s <- svd(Y)
У <- с$у
V <- s$v
D <- diag(s$d) ##превратить в матрицу

 Yhat <- U %*% D %*% t(V)
проживать <- Y - Yhat
макс (абс (остаток))

 ## [1] 3.508305e-14

 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

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")

 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)

Стеклопластиковая стремянка СВД-2,0 Евро Цена 20 663 руб.

Singular Value Decomposition (SVD) — GeeksforGeeks

Столочное значение. Разложение

Чем это полезно?