锐客网

  1. 首页 > 睿知 > >

稀疏成分分析 matlab,氨基酸成分分析

经验分享睿知

谁来详细解释一下稀疏带状矩阵创建命令SM = spdiags (b，matlab使用稀疏生成稀疏矩阵问题估计是使用过程中出了什么问题 ， 以下是转换的结果 。B1；锥体(4)；> > Ablkdiag(a 。

1、MATLAB中怎样初始化一个很大的 稀疏矩阵使用sparse命令，可以直接从数组生成矩阵，也可以将现有矩阵中的零压缩存储以节省内存，例如:> > a1:10；> > b 2、MATLAB生成 稀疏矩阵 稀疏 matrix指的是一个非零元素很少的矩阵，所以这个矩阵就变成了稀疏 matrix，提供了矩阵存储空间和计算时间的优势 。我们可以用MATLAB函数sparse将其转换成稀疏 matrix 。这个函数的语法是:s = sparse (a) 。sparse()更常见的用法是生成稀疏 matrix 。具体语法如下:Svsparse(r，n)其中r和c是我们要生成的/11 。

3、用 matlab进行非线性拟合nlinfit函数X=[47;87;127;167;4...函数表ⅰ1概率密度函数名称对应分布概率密度函数betapdf beta分布概率密度函数binopdf二项式分布概率密度函数chi2pdf卡方分布概率密度函数exppdf指数分布概率密度函数fpdff分布概率密度函数gampdf伽玛分布概率密度函数geopdf几何分布概率密度函数hygepdf超几何分布概率密度函数normpdf正态(高斯) 分布概率密度函数lognpdf对数正态分布概率密度函数nbinpdf负二项分布概率密度函数ncfpdf非中心f分布概率密度函数nctpdf非中心t分布概率密度函数ncx2pdf非中心卡方分布概率密度函数poisspdf分布概率密度函数瑞利分布概率密度函数tpdf学生t分布概率密度函数uni pdf离散均匀分布概率密度函数uni pdf连续均匀分布概率密度函数weibpdf威布尔分布概率密度函数表 I2累积分布函数名称对应分布累积函数betacdf累积函数beta分布累积函数binocdf二项式分布累积函数c

4、谁给详细解释下 matlab里的 稀疏带状矩阵创建命令SM=spdiags(B,d,m,n...generating稀疏存储矩阵稀疏可以从完全存储模式转换为稀疏存储模式 。那么，在使用稀疏 matrix时 ， 先生成完全存储模式的矩阵，再进行转换显然是不可取的 。MATLAB有自己的一代 。A是m*3或m*4的矩阵，A的每一列的含义是:(I，1)第I个非零元素所在的行(I，2)第I个非零元素所在的列(I ， 3)第I个非零元素的实部(I，4)第I个非零元素的虚部3 。带状(对角线)- 。Nnorm(X ， inf)%求无穷范数，即 。Nnorm(X，1)%求1的范数，即 。Nnorm(X ， inf)%求向量X的元素的最小绝对值，即 。Nnorm(X，p)%求p范数 ， 即so范数(X，2)范数(X) 。用0范数或1范数解一个cs重构归因的数学问题，就像给你一个公式 ， 用这个公式或原理做出很多算法 。cs重构归因关系到求解0范数的问题 。

5、 matlab利用sparse产生 稀疏矩阵问题估计是使用过程中出了问题 。以下是换算的结果 。可以参考% by dynamic % see also > > aones(2)；B1；锥体(4)；> > Ablkdiag(a，b)A 01
【稀疏成分分析 matlab,氨基酸成分分析】1)1(1,2)1(2,2)1(3,3)1(4,3)1(3,4)1(4,4)1(5,5)1(6,6)1(7,6)1(8,6)1(9,6)1(6,7)1(7,7)1(8,7)1(9,7)1(6,8)1(7,8)1(8,8)1(9,8)1(6,9)1(7,9)1(8 。

    推荐阅读


    上一篇：go性能分析,go channel性能

    下一篇：java编译器idea手机版，有没有手机可以用的java编译器