稀疏矩阵的转置实现 C++ 数据结构 运行环境：Visual Studio 2005 #include "Triple.h" #include using namespace std; template class TSMatrix { private: T **Parray; T **Qarray; Triple *data; Triple *Cdata; int mu,nu,tu; public: TSMatrix(void) { //Parray=NULL; data=new Tri
矩阵转置 #include #define M 4 #define N 3 #define max 40 typedef struct { int i,j; int e; }Sy; typedef struct { Sy a[max]; int mu,nu,tu; }Syzu; void display(int *p,int m,int n) { int i,j; for(i=1;i<=m;i++) { cout<<"("; for(j=1;j<=n;j++) { co
使用Stata做主成分分析,利用stata如何做主成分分析做了详细的解释0171215
使用 Stata做主成分分析
original data space
PCA
component space
PC 1
PC 2
PC 1
Gene 2
Gene t
图1
但是,对于更高维的数据,能想象其分布吗?就算能描述分布,如何精确地找到这些主成分的
轴?如何衡量你提取的主成分到底占了整个数据的多少信息?所以,我们就要用到主成分分析的
处理方法。
3.数据降维
为了说明什么是数据的主成分,先从数据降维说
1．两个串相等的充要条件是（ ）。A．串长度相等B．串长度任意 C．串中各位置字符任意 D．串中各位置字符均对应相等
2．对称矩阵的压缩存储：以行序为主序存储下三角中的元素，包括对角线上的元素。二维下标为( i, j ),存储空间的一维下标为k，给出k与 i, j (i<j)的关系k=（ ） （1<= i, j <= n , 0<= k < n*(n+1)/2)。 A．i*(i-1)/2+j-1 B．i*(i+1)
