文件名称：fast_pca:快速且内存高效的主成分分析
文件大小：349KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-21 09:43:17
C++
fast_pca 警告：主分支目前已损坏，因为我正在使用新功能。 请改用稳定的 0.1 分支。 一种快速且内存高效的主成分分析软件。 为什么快？ 您只需通过一次数据即可计算协方差矩阵的均值、标准差以及特征值和特征向量。 另外，如果您的数据被拆分为多个矩阵，您可以使用 Mapreduce 方法并行完成这项工作。 fast_pca 使用 BLAS + LAPACK 高效地执行所需的矩阵运算。 CMake 2.8 可以检测多个实现这些接口的供应商，如 ATLAS、Goto、Intel MKL 等。 为什么内存高效？ 您甚至一次都不需要将整个数据集加载到主内存中。 此外，您可以决定使用单精度还是双精度来处理您的数据。 为什么是另一个 PCA 软件？ 有很多软件可以完成与此相同的工作。 然而，我所知道的所有工具都迫使您将所有数据加载到主内存中，然后对数据执行一次甚至多次传递，这对于我正在
【文件预览】：
fast_pca-master
----fast_pca()
--------file_vbosch.h(2KB)
--------file_htk.cc(4KB)
--------file_octave.h(2KB)
--------file_binary.h(2KB)
--------math.cc(5KB)
--------file_mat4.cc(8KB)
--------file_mat4.h(4KB)
--------fast_pca_map.cc(5KB)
--------file.h(4KB)
--------fast_pca.cc(18KB)
--------logging.h(4KB)
--------endian.h(3KB)
--------file_ascii.h(2KB)
--------CMakeLists.txt(740B)
--------math.h(3KB)
--------file_vbosch.cc(3KB)
--------file_htk.h(2KB)
--------file_ascii.cc(2KB)
--------fast_pca_reduce.cc(7KB)
--------file_binary.cc(2KB)
--------pca.h(4KB)
--------file_octave.cc(5KB)
--------file_partial.h(3KB)
--------file.cc(2KB)
--------fast_pca_common.h(10KB)
--------file_pca.h(6KB)
----CMakeLists.txt(480B)
----examples()
--------pca.m(488B)
--------gauss2d()
--------gauss3d()
----LICENSE(1KB)
----cmake()
--------FindBLAS.cmake(16KB)
--------FindLAPACK.cmake(7KB)
----README.md(6KB)
----tests()
--------check_pca.sh(1KB)
--------check_proj_octave.sh(809B)
--------readhtk.m(4KB)
--------CMakeLists.txt(25B)
--------gauss2d()
--------check_proj_ascii.sh(814B)
--------check_proj_htk.sh(893B)