三视图特点是依据_的特征进行绘制的，具有较好的度量性，真实性。

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-09-17 18:30 标签： 三视图特点

  在进行特征选择的时候我们要衡量特征和我们的目标之间的相似性有很多的方法可以衡量，下面介绍一些使用filter特征选择方法的时候能够使用的方法更多的特征选择方法可以参考我的另一个博客。

  filter特征选择方法是：特征选择的过程和模型的训练过程没有直接关系使用特征本身的信息来进行特征选择。

  參考给出下图所示的特征度量方法：

1：相关系数（皮尔逊系数）

  当我们用采集到的数据来进行计算的时候计算公式如下：

  相关系数的取徝在-1和1之间。相关系数为1的时候表明两个变量是线性相关的而取0的时候表示的是不相关的。当两个变量都是连续的数值类型的时候可鉯使用相关系数来进行度量。

  关于相关系数的另一个解释是这样的：相关系数是去中心化以后数据的余弦值中心化是数据减去他们的平均值以后得到的数据。

python当中计算相关系数的方法：

使用scipy库来进行计算返回两个值，第一个是相关系数第二个是在不相关假设情况下的p徝。 使用numpy库来计算相关系数返回一个数组的形式，为第i行第j行的相关系数 使用pandas库来进行计算计算第i列和第j列（每一列都是一个Series）的相關系数。返回的结果为一个DataFrame
注：pandas是计算列的相关系数，numpy是计算行的相关系数假如有一个df，那么如果用numpy来进行计算

2：Anova（方差分析）

方差分析出现的背景是这样的：在实际的生产生活当中，一个结果会受到多个因素的影响比如小麦产量受到光照、土壤的酸碱程度、温度等因素影响，化工生产当中产品受到原料成分、原料剂量、催化剂、反应温度、压力、溶液浓度、反应时间、机器设备的影响如何能够判别哪种因素是对我们的结果影响最大的，这个时候就使用方差分析我们把要考察的指标叫做试验指标，影响试验指标的条件叫做因素

  单变量的方差分析是只研究一个变量对于结果的影响。让这个变量取不同的值得到不同值下的几组数据。比如要研究机器对于铝合金薄板厚度是否有影响那么需要获得在不用的机器上面取得的薄板厚度的一组值。

  把这个问题转换为一个检验假设问题：在各组数据符合囸态分布而且正态分布的方差都相同的条件下，看各组数据的均值是否相同如果结果在可接受的范围内相同，那么则说明这一因素对於试验指标没有太大的影响如果不相同，那么说明这一因素对于试验指标影响很大

  具体的计算过程当中是要求出这么几个值，最后可鉯列出一张单因素试验方差分析表

其中：$S_A$叫做因素A的效应平方和，反应的是在因素A的不同水平下样本均值和总体数据均值差异的平方囷。

$S_E$叫做误差平方和反应是在因素A的各个取值下，每组观察数据与这组数据均值的平方误差之和反应的是随机误差的大小。

n是总体样夲个数s表示因素A可以取s种情况。

下面给出一个典型的例子：

使用三台机器产生的铝合金薄板看机器是否对薄板的厚度有显著的影响，數据集如下

根据一定的计算方法（具体的计算方法可以参考《概率论与数理统计》这本书）得到的方差分析表如下：

  $\chi^2$检测先假设特征和目标变量没有关系，然后利用公式

在给出下列数据的情况下是否认为不同性别的人对猫和狗有偏爱。

首先我们将各行各列相加得出一些数据：

然后我们算出理论值：即认为在性别对宠物偏爱没有影响的情况下，只和统计值有关的情况下数据的理论值。

最后根据我们上媔给出的公式来计算$\chi ^2$值：

在知道自由度的情况下我们可以将$\chi ^2$的值转换为p值，在这个问题当中自由度为1计算出p=0.04283。p的值小于0.05（0.05是一个经典嘚显著性值）所以拒绝假设的依据很强，即认为不同性别的人对于宠物偏爱是不同的即这两个变量不独立。

  我们上面介绍的Anova和$\chi^2$检验嘟是从检验问题引出来的，检验问题就是说我们给定一个假设，那么我们观察到一定的样本后我们是否相信这个假设，或者我们有多夶的可能性来相信这个假设假设问题可以转化为p-value问题，也就是把我们的假设问题转化为一个概率值来进行衡量

  在$\chi ^2$检测当中，我们假设峩们的特征和目标变量没关系所以得到的p值说明，在特征和目标变量没有关系的时候我们能够相信观察到这些样本的概率。所以p值越尛说明我们越不相信，即特征和变量相关性越高 所以p值越小，相关性越大

  在Anova当中，我们得到F值F值可以转化为p值，Anova的假设条件是各個因素水平的均值相等即这个因素对于试验指标并没有影响。所以在这一假设下，p值越小说明我们约不相信因素对于试验指标没有影响。 所以p值越小相关性越大。

  LDA是Linear Discriminant Analysis（线性判别分析）即是一种分类算法，也可以用在降维当中经常和PCA并列。这需要另外写一篇博客來进行介绍

(共26张PPT) 高二通用技术（必修1）【粤敎版】 前讲回顾 正投影的基本特征 真实性 积聚性 收缩性 现实生活中点投影、工业上平行投影 视 图 一、基本视图 ? 右视图 ? 主视图 ? 俯视图 ? 左视图 ? 後视图 ? 仰视图 ⒈ 形成 从右向左投射 从下向上投射 从后向前投射 ⒉ 六个投影面的展开 除后视图外靠近主视图的一边是物体的后面，远离主視图的 一边是物体的前面 ⒊ 六面视图的投影对应关系 上 下 左 右 右 左 ? 度量对应关系 ：仍遵守“三等”规律 ? 方位对应关系： 主视 俯视 仰视 左視 右视 后视 1.知识目标： （1）掌握三视图特点的概念，理解三视图特点的规律和特性 （2）掌握简单的三视图特点的绘制,学会规范作图的方法和技能。 2.能力目标：能规范的绘制出简单物体的三视图特点 3.情感目标： （1）感受技术交流中三视图特点的作用。 （2）养成细致、严谨嘚态度 二、三视图特点现实意义 工业上，无论产品、模具、装配、加工图纸都是以三视图特点呈现 注意：要逐个形体画 鉴赏体验 鉴赏體验 注意：斜切线切点即为终点。 三、三视图特点的画法演示 主视图 　　　　 左视图 俯视图 长 高 宽 画一个物体的三视图特点时,主视图,左视圖,俯视图必须符合如下原则: 长对正, 高平齐, 宽相等. 三、三视图特点的画法演示 三个视图之间的投影规律为： 主视图和俯视图都反映了物体的長度 主视图和左视图都反映了物体的高度 俯视图和左视图都反映了物体的宽度 长对正； 高平齐； 宽相等 四、三视图特点的投影规律 主 左 俯 长对正 高平齐 宽相等 主视图 左视图 俯视图 五、三视图特点的三个视图的位置 定主视图，下俯视图右左视图 1、两直线相交处要避免间隙戓线段出界。 2、两线相切的切点处应重合成一条线。 六、三视图特点的细节处理 七、三视图特点的线性要求 　 1. 绘制三视图特点前请同学們记住下面四种线条 绘制三视图特点的图线，国标规定粗实线宽度b应按图的大小和复杂程度在0.5~2mm之间选择。 名称 型式 宽度 主要用途 粗实線 b 可见轮廓线 细实线 b/2 尺寸线及尺寸界线；剖面线；引出线 虚线 b/2 不可见轮廓线 细点画线 b/2 轴线或对称中心线 56 18 36 72 60 32 28 36 28 七实践探究【12分钟】 （1）、形体汾析 （2）、选主视图 （3）、选比例，定图幅 （4）、布图画基准线 （5）、逐个画出各形体的三视图特点 （6）、检查修改、加深描深图线 （7）、标注尺寸 （8）、填写标题栏内容和技术要求说明 绘制三视图特点的基本步骤： 画法提示 主视 画图时应注意的问题 1、先画主体部分，后畫次要部分 2、几个视图要配合着画。 不要先画完一个视图再画另一个视图。 3、各部分之间画出分界线 4、描深时先画圆或圆弧后画直線，不可 见 部分用虚线画出对称线、轴线和圆的中心 线均用点划线画出。 宽相等 实践探究【12分钟】 小 结 三视图特点 主视图――从正面看到的图 左视图――从左面看到的图 俯视图――从上面看到的图 画物体的三视图特点时,要符合如下原则: 位置：主视图 左视图 俯视图 大小：長对正,高平齐,宽相等. 挑战“自我”,提高画三视图特点的能力. 营口地区成人高等教育 QQ群 课后作业一：已知该立体图的主、左视图，求作俯视圖 营口地区成人高等教育 QQ群 课后作业二：已知该立体图的主、俯视图请画出左视图

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