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  • 列表法步骤
    千次阅读
    2019-10-11 10:39:47

    使用列表实现筛选法求素数

    知识点

    enumerate函数

    链接

    filter函数

    链接

    代码

    # 输入大于二的自然数,输出小于该素数组成的列表。
    def code1(num):
        lst = []
        for j in range(2,num):
            is_sushu = 1
            for i in range(2,j):
                if j % i == 0:
                    is_sushu = 0
                    break
    
            if is_sushu == 1:
                lst.append(j)
        print(lst)
    
    
    def code2(num):
        lst = list(range(2,num))
        m = int(num ** 0.5)
        for index,value in enumerate(lst):
            if value > m:
                break
            lst[index+1:]=filter(lambda x: x % value != 0, lst[index+1:])
        print(lst)
    
    
    
    if __name__ == "__main__":
        num = int(input("请输入大于2的自然数"))
        code1(num)
        code2(num)
    
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  • ABC分类的具体步骤

    千次阅读 2021-07-28 10:27:47
    现在,学习啦小编来告诉你ABC分类的具体步骤和基本程序。ABC分类的具体步骤1、收集数据按分析对象和分析内容,收集有关数据。例如,打算分析产品成本,则应收集产品成本因素、产品成本构成等方面的数据;打算分析...

    ABC分类法的核心思想是在决定一个事物的众多因素中分清主次,识别出少数的但对事物起决定作用的关键因素和多数的但对事物影响较少的次要因素。现在,学习啦小编来告诉你ABC分类法的具体步骤和基本程序。

    ABC分类法的具体步骤

    1、收集数据

    按分析对象和分析内容,收集有关数据。例如,打算分析产品成本,则应收集产品成本因素、产品成本构成等方面的数据;打算分析针对某一系统搞价值工程,则应收集系统中各局部功能、各局部成本等数据。

    2、处理数据

    对收集来的数据资料进行整理,按要求计算和汇总。

    3、制ABC分析表

    ABC分析表栏目构成如下:第一栏物品名称;第二栏品目数累计,即每一种物品皆为一个品目数,品目数累计实际就是序号;第三栏品目 数累计百分数,即累计品目数对总品目数的百分比;第四栏物品单价;第五栏平均库存;第六栏是第四栏单价乘以第五栏平均库存,为各种物品平均资金占用额;第七栏为平均资金占用额累计;第八栏平均资金占用额累计百分数;第九栏为分类结果。

    制表按下述步骤进行:将第2步已求算出的平均资金占用额,以大排队方 式,由高至低填入表中第六栏。以此栏为准,将相当物品名称填入第一栏、物品单价填入第四栏、平均库存填入第五栏、在第二栏中按1、2、3、4...... 编号,则为品目累计。此后,计算品目数累计百分数、填入第三栏;计算平均资金占用额累计,填入第七栏;计算平均资金占用额累计百分数,填人第八栏。

    4、根据ABC分析表确定分类

    按ABC分析表,观察第三栏累计品目百分数和第八栏平均资金占用额累计百分数,将累计品目百分数为5一15%而平均资金 占用额累计百分数为60一80%左右的前几个物品,确定为A类;将累计品目百分数为20一30%,而平均资金占用额累计百分数也为20一30%的物品,确 定为B类;其余为C类,C类情况正和A类相反,其累计品目百分数为60一80%,而平均资金占用额累计百分数仅为5—15%。

    5、绘ABC分析图

    以累计品目百分数为横坐标,以累计资金占用额百分数为纵坐标,按ABC分析表第三栏和第八栏所提供的数据,在坐标图上取点,并联结各点曲线,则绘成ABC曲线。

    按ABC分析曲线对应的数据,按ABC分析表确定A、B、C三个类别的方法,在图上标明A、B、C三类,则制成ABC分析图。

    ABC分类法的基本程序

    1、开展分析

    这是“区别主次”的过程。它包括以下步骤:

    1)收集数据。即确定构成某一管理问题的因素,收集相应的特征数据。以库存控制涉及的各种物资为例,如拟对库存物品的销售额进行分析,则应收集年销售量、物品单价等数据。

    2)计算整理。即对收集的数据进行加工,并按要求进行计算,包括计算特征数值,特征数值占总计特征数值的百分数,累计百分数;因素数目及其占总因素数目的百分数,累计百分数。

    3)根据一定分类标准,进行ABC分类,列出ABC分析表。各类因素的划分标准,并无严格规定。习惯上常把主要特征值的累计百分数达70%~80%的若干因素称为A类,累计百分数在10%~20%区间的若干因素称为B类,累计百分数在10%左右的若干因素称C类。

    4)绘制ABC分析图。以累计因素百分数为横坐标,累计主要特征值百分数为纵坐标,按ABC分析表所列示的对应关系,在坐标图上取点,并联结各点成曲线,即绘制成ABC分析图。除利用直角坐标绘制曲线图外,也可绘制成直方图。

    2、实施对策

    这是“分类管理”的过程。根据ABC分类结果,权衡管理力量和经济效果,制定ABC分类管理标准表,对三类对象进行有区别的管理。

    ABC分类法相关文章:

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  • 主成分分析的基本步骤

    千次阅读 2020-12-30 16:37:57
    主成分分析操作步骤-------------精选文档-----------------主成分分析操作步骤 1)先在 spss 中录入原始数据。2)菜单栏上执行【分析】——【降维】——【因子分析】,打开因素分析对话 框,将要分析的变量都放入...

    主成分分析操作步骤

    -------------精选文档-----------------

    主成分分析操作步骤 1)先在 spss 中录入原始数据。

    2)菜单栏上执行【分析】——【降维】——【因子分析】,打开因素分析对话 框,将要分析的变量都放入【变量】窗口中。

    可编辑

    -------------精选文档-----------------

    3)设计分析的统计量 点击【描述】:选中“Statistics”中的“原始分析结果”和“相关性矩阵”中 的“系数”。(选中原始分析结果,SPSS 自动把原始数据标准差标准化,但不 显示出来;选中系数,会显示相关系数矩阵)然后点击“继续”。

    点击【抽取】:“方法”里选取“主成分”;“分析”、“输出”、“抽取”均选中各自的 第一个选项即可。

    可编辑

    -------------精选文档-----------------

    点击【旋转】:选取第一个选项“无”。(当因子分析的抽取方法选择主成分法时,且不进 行因子旋转,则其结果即为主成分分析)

    点击【得分】:选中“保存为变量”,方法中选“回归”;再选中“显示因子得分系数矩阵”。

    可编辑

    -------------精选文档-----------------

    点击【选项】:选择“按列表排除个案”。

    4)结果解读

    5)A. 相关系数矩阵:是 6 个变量两两之间的相关系数大小的方阵。通过相关系

    数可以看到各个变量之间的相关,进而了解各个变量之间的关系。

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    住房

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    B. 共同度:给出了这次主成分分析从原始变量中提取的信息,可以看出交通和

    通讯最多,而娱乐教育文化损

    2020-05-04

    44人浏览

    主成分分析操作步骤

    主成分分析操作步骤 1)先在 spss 中录入原始数据。

    2)菜单栏上执行【分析】——【降维】——【因子分析】,打开因素分析对话 框,将要分析的变量都放入【变量】窗口中。 3)设计分析的统计量 点击【描述】:选中“Statistics”中的“原始分析结果”和“相关性矩阵”中 的“系数”。(选中原始分析结果,SPSS 自动把原始数据标准差标准化,但不 显示出来;选中系数,会显示相关系数矩阵)然后点击“继续”。

    点击【抽取】:“方法”里选取“主成分”;“分析”、“输出”、“抽取”均选中各自的 第一个选项即可。

    点击【旋转】:选取第一个选项“无”。(当因子分析的抽取方法选择主成分法时,且不进 行因子旋转,则其结果即为主成分分析)

    点击【得分】:选中“保存为变量”,方法中选“回归”;再选中“显示因子得分系数矩阵”。

    点击【选项】:选择“按列表排除个案”。

    4)结果解读 5)A. 相关系数矩阵:是 6 个变量两两之间的相关系数大小的方阵。通过相关系 数可以看到各个变量之间的相关,进而了解各个变量之间的关系。

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    住房

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    B. 共同度:给出了这次主成分分析从原始变量中提取的信息,可以看出交通和

    通讯最多,而娱乐教育文化损失率最大。

    Communalities

    起始

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    食品 衣着

    .878 .825

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    住房 交通和通讯 娱乐教育文化

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    擷取方法:主體元件分析。

    C. 总方差的解释:系统默认方差大于 1 的为主成分。如果小于 1,说明这个主

    因素的影响力度还不如一个基本的变量。所以只取前两个,且第一主成分的方差

    为,第二主成分的方差为,前两个主成分累加占到总方差的%。

    說明的變異數總計

    起始特徵值

    擷取平方和載入

    元件

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    變異的 % 累加 %

    總計

    變異的 % 累加 %

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    2020-04-25

    21人浏览

    主成分分析操作步骤

    主成分分析操作步骤 1)先在 spss 中录入原始数据。

    2)菜单栏上执行【分析】——【降维】——【因子分析】,打开因素分析对话 框,将要分析的变量都放入【变量】窗口中。

    3)设计分析的统计量 点击【描述】:选中“Statistics”中的“原始分析结果”和“相关性矩阵”中的 “系数”。(选中原始分析结果,SPSS 自动把原始数据标准差标准化,但不显 示出来;选中系数,会显示相关系数矩阵)然后点击“继续”。

    点击【抽取】:“方法”里选取“主成分”;“分析”、“输出”、“抽取”均选中各自的 第一个选项即可。

    点击【旋转】:选取第一个选项“无”。(当因子分析的抽取方法选择主成分法时,且不进 行因子旋转,则其结果即为主成分分析)

    点击【得分】:选中“保存为变量”,方法中选“回归”;再选中“显示因子得分系数矩阵”。

    点击【选项】:选择“按列表排除个案”。

    4)结果解读

    5)A. 相关系数矩阵:是 6 个变量两两之间的相关系数大小的方阵。通过相关系

    数可以看到各个变量之间的相关,进而了解各个变量之间的关系。

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    B. 共同度:给出了这次主成分分析从原始变量中提取的信息,可以看出交通和 通讯最多,而娱乐教育文化损失率最大。

    Communalities 起始

    擷取

    食品 衣着 燃料 住房 交通和通讯 娱乐教育文化

    1.000

    .878

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    擷取方法:主體元件分析。

    C. 总方差的解释:系统默认方差大于 1 的为主成分。如果小于 1,说明这个主 因素的影响力度还不如一个基本的变量。所以只取前两个,且第一主成分的方

    2020-05-12

    15人浏览

    主成分分析操作步骤

    主成分分析操作步骤 1)先在 spss 中录入原始数据。

    2)菜单栏上执行【分析】——【降维】——【因子分析】,打开因素分析对话 框,将要分析的变量都放入【变量】窗口中。

    3)设计分析的统计量 点击【描述】:选中“Statistics”中的“原始分析结果”和“相关性矩阵”中的 “系数”。(选中原始分析结果,SPSS 自动把原始数据标准差标准化,但不显 示出来;选中系数,会显示相关系数矩阵)然后点击“继续”。

    点击【抽取】:“方法”里选取“主成分”;“分析”、“输出”、“抽取”均选中各自的 第一个选项即可。

    点击【旋转】:选取第一个选项“无”。(当因子分析的抽取方法选择主成分法时,且不进 行因子旋转,则其结果即为主成分分析)

    点击【得分】:选中“保存为变量”,方法中选“回归”;再选中“显示因子得分系数矩阵”。

    点击【选项】:选择“按列表排除个案”。

    4)结果解读

    5)A. 相关系数矩阵:是 6 个变量两两之间的相关系数大小的方阵。通过相关系

    数可以看到各个变量之间的相关,进而了解各个变量之间的关系。

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    燃料

    .692

    .319

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    -.081

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    住房

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    .738

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    .663

    .902

    .389

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    B. 共同度:给出了这次主成分分析从原始变量中提取的信息,可以看出交通和 通讯最多,而娱乐教育文化损失率最大。

    Communalities 起始

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    食品 衣着

    1.000

    .878

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    擷取方法:主體元件分析。

    C. 总方差的解释:系统默认方差大于 1 的为主成分。如果小于 1,说明这个主 因素的影响力度

    2015-10-13

    11878人浏览

    主成分分析操作步骤

    主成分分析操作步骤 1)先在 spss 中录入原始数据。

    2)菜单栏上执行【分析】——【降维】——【因子分析】,打开因素分析对话 框,将要分析的变量都放入【变量】窗口中。

    3)设计分析的统计量 点击【描述】:选中“Statistics”中的“原始分析结果”和“相关性矩阵”中的 “系数”。(选中原始分析结果,SPSS 自动把原始数据标准差标准化,但不显 示出来;选中系数,会显示相关系数矩阵)然后点击“继续”。

    点击【抽取】:“方法”里选取“主成分”;“分析”、“输出”、“抽取”均选中各自的 第一个选项即可。

    点击【旋转】:选取第一个选项“无”。(当因子分析的抽取方法选择主成分法时,且不进 行因子旋转,则其结果即为主成分分析)

    点击【得分】:选中“保存为变量”,方法中选“回归”;再选中“显示因子得分系数矩阵”。

    点击【选项】:选择“按列表排除个案”。

    4)结果解读

    5)A. 相关系数矩阵:是 6 个变量两两之间的相关系数大小的方阵。通过相关系

    数可以看到各个变量之间的相关,进而了解各个变量之间的关系。

    相關

    食品 衣着 燃料 住房 交通和通讯 娱乐教育文化

    食品

    .692 .319 .760 .738 .556

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    衣着

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    住房

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    B. 共同度:给出了这次主成分分析从原始变量中提取的信息,可以看出交通和

    通讯最多,而娱乐教育文化损失率最大。

    Communalities

    起始

    擷取

    食品

    .878

    衣着

    .825

    燃料

    .841

    住房

    .810

    交通和通讯

    .919

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    .584

    擷取方法:主體元件分析。

    C. 总方差的解释:系统默认方差大于 1 的为主成分。如果小于 1,说明这个主因

    素的影响力度还不如一个基本的变量。所以只取前两个,且第一主成分的方差为,

    第二主成分的方差为,前两个主成分累加占到总方差的%。

    說明的變異數總計

    起始特徵值

    擷取平方和載入

    元件

    總計

    變異的 % 累加 %

    總計

    變異的 % 累加 %

    2020-06-11

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    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

    相关性

    师生比 重点高校数 教工人数 本科院校数 招生人数 教育经费投 入

    本科院校 数 0.279 0.345 0.963 1.000 0.938

    0.881

    招生人数 0.329 0.204 0.954 0.938 1.000

    教育经费投入 0.252 0.310 0.896 0.881 0.893

    0.893

    1.000

    相关性

    师生比 重点高校数 教工人数 本科院校数 招生人数 教育经费投 入(元)

    师生比 重点高校数

    1.000

    -0.218

    -0.218

    1.000

    0.208

    0.433

    0.279

    0.345

    0.329

    0.204

    0.252

    0.310

    教工

    2019-11-26

    89人浏览

    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,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

    相关性

    本科院校

    招生人数

    师生比

    重点高校数

    教工人数

    本科院校数

    招生人数

    教育经费投 入

    教育经费投入

    相关性

    师生比 重点高校数 教工人数 本科院校数 招生人数 教育经费投 入(元)

    师生比 重点高校数

    教工人数

    表 5-7 给出的是各主成分的方差贡献率和累计贡献率,我们选取主成分的标准有 两个:第一,特征根大于 1,因为,如果特征根小于 1,说明该主成分的解释力 度太弱,还比不上直接引入一个原始变量的平均解释力度大;第二,方差贡献率 大于 85%,如果这两个标准不能同时符合要求,则往往是因为选择的指标不合理 或者样本容量太小,应继续调整。表 5-7 还显示,只有前 2 个特征根大于 1,因 此 SPSS 只提取了前

    2020-04-16

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    主成分分析计算方法和步骤

    主成分分析计算方法和步骤

    主成分分析计算方法与步骤:

    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 就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 找与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 根与特征向量; 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

    本题分析的就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,可以瞧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,教育投入经费与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

    相关性

    本科院校

    招生人数

    教育经费投入

    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

    主成分分析计算方法和步骤

    教育经费投 入

    0、881

    0、893

    1、000

    师生比 重点高校数 教工人数

    相关性

    师生比

    1、000 -0、218

    0、208

    重点高校数 教工人数

    -0、218 0、208

    1、000 0、433

    0、433

    2020-05-22

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    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,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

    相关性

    师生比 重点高校数 教工人数 本科院校数 招生人数 教育经费投 入

    本科院校 数

    招生人数

    教育经费投入

    相关性

    师生比 重点高校数 教工人数 本科院校数 招生人数 教育经费投 入(元)

    师生比 重点高校数

    教工人数

    表 5-7 给出的是各主成分的方差贡献率和累计贡献率,我们选取主成分的标准有 两个:第一,特征根大于 1,因为,如果特征根小于 1,说明该主成分的解释力 度太弱,还比不上直接引入一个原始变量的平均解释力度大;第二,方差贡献率 大于 85%,如果这两个标准不能同时符合要求,则往往是因为选择的指标不合理 或者样本容量太小,应继续调整。表 5-7 还显示,只有前 2 个特征根大于 1,因 此 SP

    2020-05-10

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    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

    相关性

    师生比 重点高校数 教工人数 本科院校数 招生人数 教育经费投 入

    本科院校 数 0.279 0.345 0.963 1.000 0.938

    0.881

    招生人数 0.329 0.204 0.954 0.938 1.000

    教育经费投入 0.252 0.310 0.896 0.881 0.893

    0.893

    1.000

    相关性

    师生比 重点高校数 教工人数 本科院校数 招生人数 教育经费投 入(元)

    师生比 重点高校数

    1.000

    -0.218

    -0.218

    1.000

    0.208

    0.433

    0.279

    0.345

    0.329

    0.204

    0.252

    0.310

    教工

    2020-04-18

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    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

    相关性

    师生比 重点高校数 教工人数 本科院校数 招生人数 教育经费投 入

    本科院校 数 0.279 0.345 0.963 1.000 0.938

    0.881

    招生人数 0.329 0.204 0.954 0.938 1.000

    教育经费投入 0.252 0.310 0.896 0.881 0.893

    0.893

    1.000

    相关性

    师生比 重点高校数 教工人数 本科院校数 招生人数 教育经费投 入(元)

    师生比 重点高校数

    1.000

    -0.218

    -0.218

    1.000

    0.208

    0.433

    0.279

    0.345

    0.329

    0.204

    0.252

    0.310

    教工

    2019-09-06

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    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

    相关性 相关性

    师生比 重点高校数 教工人数 本科院校数 招生人数 教育经费投 入

    本科院校 数 0.279 0.345 0.963 1.000 0.938

    0.881

    招生人数 0.329 0.204 0.954 0.938 1.000

    教育经费投入 0.252 0.310 0.896 0.881 0.893

    0.893

    1.000

    师生比 重点高校数 教工人数 本科院校数 招生人数

    师生比 重点高校数

    1.000

    -0.218

    -0.218

    1.000

    0.208

    0.433

    0.279

    0.345

    0.329

    0.204

    教工人数 0.208 0.433 1.000 0.963 0.954

    2020-05-21

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    主成分分析计算方法和步骤

    主成分分析计算方法和步骤

    主成分分析计算方法与步骤: 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 就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 找与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 根与特征向量; 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 本题分析的就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,可以瞧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,教育投入经费与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

    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

    教育经费投 入

    0、881

    0、893

    1、000

    师生比 重点高校数 教工人数

    相关性

    师生比

    1、000 -0、218

    0、208

    重点高校数 -0、218

    1、000

    0、433

    教工人数

    0、208

    0、433

    1、000

    本科院校数

    2020-05-20

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    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

    相关性

    本科院校

    招生人数

    教育经费投入

    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

    精选

    相关性

    教育经费投 入

    0.881

    0.893

    1.000

    师生比 重点高校数 教工人数 本科院校数 招生人数 教育经费投 入(元)

    师生比 重点高校数

    1.000

    -0.218

    -0.218

    1.000

    0.208

    0.433

    0.279

    0.345

    0.32

    2020-04-12

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    主成分分析法的步骤和原理

    (一)主成分分析法的基本思想 主成分分析(Principal Component Analysis)是利用降维的思想,将多个变量 转化为少数几个综合变量(即主成分),其中每个主成分都是原始变量的线性组 合,各主成分之间互不相关,从而这些主成分能够反映始变量的绝大部分信息, 且所含的信息互不重叠。[2] 采用这种方法可以克服单一的财务指标不能真实反映公司的财务情况的缺 点,引进多方面的财务指标,但又将复杂因素归结为几个主成分,使得复杂问题 得以简化,同时得到更为科学、准确的财务信息。 (二)主成分分析法代数模型 假设用 p 个变量来描述研究对象,分别用 X1,X2…Xp 来表示,这 p 个变量构 成的 p 维随机向量为 X=(X1,X2…Xp)t。设随机向量 X 的均值为μ,协方差矩阵为 Σ。对 X 进行线性变化,考虑原始变量的线性组合: Z=μX+μX+…μX Z=μX+μX+…μX …… …… …… Z=μX+μX+…μX 主成分是不相关的线性组合 Z1,Z2……Zp,并且 Z1 是 X,X…X 的线性组合中 方差最大者,Z2 是与 Z1 不相关的线性组合中方差最大者,…,Z 是与 Z1,Z2 …… Zp-1 都不相关的线性组合中方差最大者。 (三)主成分分析法基本步骤 第一步:设估计样本数为 n,选取的财务指标数为 p,则由估计样本的原始 数据可得矩阵 X=(xij)m×p,其中 xij 表示第 i 家上市公司的第 j 项财务指标数据。 第二步:为了消除各项财务指标之间在量纲化和数量级上的差别,对指标数 据进行标准化,得到标准化矩阵(系统自动生成)。 第三步:根据标准化数据矩阵建立协方差矩阵 R,是反映标准化后的数据之 间相关关系密切程度的统计指标,值越大,说明有必要对数据进行主成分分析。 其中,Rij(i,j=1,2,…,p)为原始变量 Xi 与 Xj 的相关系数。R 为实对称矩阵

    (即 Rij=Rji),只需计算其上三角元素或下三角元素即可,其计算公式为:

    Rij

    n

    (Xkj Xi)(Xkj Xj )

    k 1

    n

    (Xkj Xi)2(Xkj Xj )2

    k 1

    第四步:根据协方差矩阵 R 求出特征值、主成分贡献率和累计方差贡献率,

    确定主成分个数。解特征方程 E R 0 ,求出特征值λi (i=1,2,…,p)。

    因为 R 是正

    2020-06-16

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    主成分分析法的步骤和原理

    主成分分析(Principal Component Analysis)是利用降维的思想,将多个 变量转化为少数几个综合变量(即主成分),其中每个主成分都是原始变量的线 性组合,各主成分之间互不相关,从而这些主成分能够反映始变量的绝大部分信 息,且所含的信息互不重叠。[2]

    采用这种方法可以克服单一的财务指标不能真实反映公司的财务情况的缺 点,引进多方面的财务指标,但又将复杂因素归结为几个主成分,使得复杂问题 得以简化,同时得到更为科学、准确的财务信息。

    (二)主成分分析法代数模型 假设用 p 个变量来描述研究对象,分别用 X1,X2…Xp 来表示,这 p 个变量构 成的 p 维随机向量为 X=(X1,X2…Xp)t。设随机向量 X 的均值为μ,协方差矩阵为 Σ。假设 X 是以 n 个标量随机变量组成的列向量,并且 μk 是其第 k 个元素的期望值,

    即,μk= E(xk),协方差矩阵然后被定义为: Σ=E{(X-E[X])(X-E[X])}=(如图

    对 X 进行线性变化,考虑原始变量的线性组合: Z1=μ11X1+μ12X2+…μ1pXp Z2=μ21X1+μ22X2+…μ2pXp …… …… …… Zp=μp1X1+μp2X2+…μppXp 主成分是不相关的线性组合 Z1,Z2……Zp,并且 Z1 是 X1,X2…Xp 的线性组合 中方差最大者,Z2 是与 Z1 不相关的线性组合中方差最大者,…,Zp 是与 Z1,Z2 …… Zp-1 都不相关的线性组合中方差最大者。 (三)主成分分析法基本步骤 第一步:设估计样本数为 n,选取的财务指标数为 p,则由估计样本的原始 数据可得矩阵 X=(xij)m×p,其中 xij 表示第 i 家上市公司的第 j 项财务指标数据。 第二步:为了消除各项财务指标之间在量纲化和数量级上的差别,对指标数 据进行标准化,得到标准化矩阵(系统自动生成)。 第三步:根据标准化数据矩阵建立协方差矩阵 R,是反映标准化后的数据之

    间相关关系密切程度的统计指标,值越大,说明有必要对数据进行主成分分析。

    其中,Rij(i,j=1,2,…,p)为原始变量 Xi 与 Xj 的相关系数。R 为实对称矩阵

    (即 Rij=Rji),只需计算其上三角元素或下三角元素即可,其计算公式为:

    Rij

    n

    (Xkj Xi)(Xkj Xj )

    k 1

    n

    2020-04-12

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    主成分分析法的步骤和原理

    主成分分析(Principal Component Analysis)是利用降维的思想,将多个 变量转化为少数几个综合变量(即主成分),其中每个主成分都是原始变量的线 性组合,各主成分之间互不相关,从而这些主成分能够反映始变量的绝大部分信 息,且所含的信息互不重叠。[2]

    采用这种方法可以克服单一的财务指标不能真实反映公司的财务情况的缺 点,引进多方面的财务指标,但又将复杂因素归结为几个主成分,使得复杂问题 得以简化,同时得到更为科学、准确的财务信息。

    (二)主成分分析法代数模型 假设用 p 个变量来描述研究对象,分别用 X1,X2…Xp 来表示,这 p 个变量构 成的 p 维随机向量为 X=(X1,X2…Xp)t。设随机向量 X 的均值为μ,协方差矩阵为 Σ。对 X 进行线性变化,考虑原始变量的线性组合: Z1=μ11X1+μ12X2+…μ1pXp Z2=μ21X1+μ22X2+…μ2pXp …… …… …… Zp=μp1X1+μp2X2+…μppXp 主成分是不相关的线性组合 Z1,Z2……Zp,并且 Z1 是 X1,X2…Xp 的线性组合 中方差最大者,Z2 是与 Z1 不相关的线性组合中方差最大者,…,Zp 是与 Z1,Z2 …… Zp-1 都不相关的线性组合中方差最大者。 (三)主成分分析法基本步骤 第一步:设估计样本数为 n,选取的财务指标数为 p,则由估计样本的原始 数据可得矩阵 X=(xij)m×p,其中 xij 表示第 i 家上市公司的第 j 项财务指标数据。 第二步:为了消除各项财务指标之间在量纲化和数量级上的差别,对指标数 据进行标准化,得到标准化矩阵(系统自动生成)。 第三步:根据标准化数据矩阵建立协方差矩阵 R,是反映标准化后的数据之 间相关关系密切程度的统计指标,值越大,说明有必要对数据进行主成分分析。 其中,Rij(i,j=1,2,…,p)为原始变量 Xi 与 Xj 的相关系数。R 为实对称矩阵 (即 Rij=Rji),只需计算其上三角元素或下三角元素即可,其计算公式为:

    Rij

    n

    (Xkj Xi)(Xkj Xj )

    k 1

    n

    (Xkj Xi)2(Xkj Xj )2

    k 1

    第四步:根据协方差矩阵 R 求出特征值、主成分贡献率和累计方差贡献率,

    确定主成分个数。解特征方程 E R 0 ,求出特征值λi (i=

    2020-04-13

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    千次阅读 2020-12-26 19:24:51
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    链地址法概念:

    对于不同的关键字可能会通过散列函数映射到同一地址,为了避免非同义词发生冲突,可以把所有的同义词存储在一个线性链表中,这个线性链表由其散列地址唯一标识。概念很抽象,接下来用实例说明:

    举例说明:

    关键字序列为{19,14,23,01,68,20,84,27,55,11,10,79},散列函数H(k)=K %13,用链地址法处理冲突,建立表如下:
    在这里插入图片描述
    步骤:求余结果相同的,放在同一地址就可以了

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