Analysis of biomedical data and signals

Name: Analysis of biomedical data and signals
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Author: benedettap94

Revisionato il 24/07/2026

di benedettap94

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- Independent Component Analysis (ICA)- Principal Component Analysis (PCA)- Cluster Analysis- massimizzazione valore atteso- k-means- decision theory- algoritmi di classificazione- modelli …

Esame Analysis of biomedical data and signals

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. Sanguineti Vittorio

Università Università degli studi di Genova

A.A. 2019-2020

61 pagine

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Formule e codice

≅ TA = V D V TA = U S V  • • ||δx|| ||x|| ≤ κ(A) ||δA||/ / ||A||•••••••••••

Costruttore MYCLASS

function obj = myclass(x)% MYCLASS Constructor for the MYCLASS object.% OBJ = MYCLASS(X) returns a MYCLASS object with% value X.obj.dat = x;obj = class(obj,'myclass');•••• ≠→ ∆ ∝ + ′                        idx = kmeans(X,k)     •••  ••••••••

Probabilità e sorpresa

Pr(S w ) Pr(w ) i 1...Q= = =i i  ≠••∩ ≠ Pr(w ) p i 1...Q= =,i i − ( ) = () = ( − )→ →→ →•• −+ Surprise (for event x = X): - log Pr(x = X)→→ → →• →• →• →••   → D= {(x , y ) in R x R}i i d  → →•  →• →• →→      ≤ ••••••••→→→• •   →    ) = Φ(x )·Φ(xK(x , x ).i j i j  ∑ • 2 →() ∫• (, )()() ≥ 0∫ →••

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