pca.C: -- mode: c++ --

From $ROOTSYS/tutorials/math/pca.C

// -*- mode: c++ -*-
// 
// File pca.C generated by TPrincipal::MakeCode
// on Fri Nov  4 10:22:34 2011
// ROOT version 5.32/00-rc1
//
// This file contains the functions 
//
//    void  X2P(Double_t *x, Double_t *p); 
//    void  P2X(Double_t *p, Double_t *x, Int_t nTest);
//
// The first for transforming original data x in 
// pattern space, to principal components p in 
// feature space. The second function is for the
// inverse transformation, but using only nTest
// of the principal components in the expansion
// 
// See TPrincipal class documentation for more information 
// 
#ifndef __CINT__
#include <Rtypes.h> // needed for Double_t etc
#endif

//
// Static data variables
//
static Int_t    gNVariables = 10;

// Assignment of eigenvector matrix.
// Elements are stored row-wise, that is
//    M[i][j] = e[i * nVariables + j] 
// where i and j are zero-based
static Double_t gEigenVectors[] = {
  0.105952,
  -0.0412338,
  -0.163932,
  0.506955,
  -0.293327,
  -0.45912,
  0.611921,
  0.0417098,
  0.124369,
  -0.121286,
  0.299103,
  0.114816,
  -0.423035,
  0.173049,
  0.129852,
  -0.264772,
  -0.58561,
  0.118711,
  0.35397,
  -0.345193,
  0.196631,
  0.182178,
  0.334538,
  0.0979602,
  -0.695575,
  0.431875,
  -0.124202,
  0.0811669,
  0.242022,
  -0.236021,
  0.0946521,
  0.0513485,
  0.107011,
  0.552681,
  0.561861,
  0.539862,
  0.180077,
  0.041718,
  0.124394,
  -0.121309,
  0.294184,
  0.179444,
  0.157981,
  -0.594249,
  0.257622,
  -0.0673251,
  0.421439,
  0.117814,
  0.351295,
  -0.342585,
  0.135669,
  -0.895902,
  -0.0723783,
  -0.0912176,
  -0.0511243,
  0.155245,
  0.0072091,
  -0.0686794,
  0.36119,
  0.0587528,
  0.0393664,
  -0.129504,
  0.791462,
  0.188712,
  0.167449,
  -0.456201,
  -0.235961,
  -0.142627,
  0.0747034,
  -0.0435387,
  0.501306,
  -0.134663,
  0.0961035,
  0.0147716,
  0.015782,
  -0.0347285,
  -0.0292305,
  0.724996,
  -0.379729,
  0.221314,
  0.503961,
  -0.111486,
  -0.060855,
  -0.0228244,
  -0.0175214,
  0.0561781,
  0.0175518,
  -0.534241,
  -0.552628,
  -0.367135,
  0.4898,
  0.259068,
  -0.0353844,
  0.0139158,
  0.00266293,
  -0.00485772,
  0.0160046,
  -0.354777,
  0.275952,
  0.69945};

// Assignment to eigen value vector. Zero-based.
static Double_t gEigenValues[] = {
  0.385122,
  0.110703,
  0.103572,
  0.101548,
  0.100795,
  0.0996221,
  0.0986388,
  5.97928e-16,
  2.52544e-16,
  5.65803e-16
};

// Assignment to mean value vector. Zero-based.
static Double_t gMeanValues[] = {
  5.0082,
  7.9976,
  1.96735,
  5.0162,
  8.0087,
  2.01253,
  4.99247,
  35.0031,
  30.0106,
  27.9981
};

// Assignment to sigma value vector. Zero-based.
static Double_t gSigmaValues[] = {
  1.00507,
  2.86056,
  1.95587,
  1.00527,
  2.83895,
  1.97263,
  1.01426,
  5.15563,
  5.04925,
  4.64883
};

// 
// The function   void X2P(Double_t *x, Double_t *p)
// 
void X2P(Double_t *x, Double_t *p) {
  for (Int_t i = 0; i < gNVariables; i++) {
    p[i] = 0;
    for (Int_t j = 0; j < gNVariables; j++)
      p[i] += (x[j] - gMeanValues[j]) 
        * gEigenVectors[j *  gNVariables + i] / gSigmaValues[j];

  }
}

// 
// The function   void P2X(Double_t *p, Double_t *x, Int_t nTest)
// 
void P2X(Double_t *p, Double_t *x, Int_t nTest) {
  for (Int_t i = 0; i < gNVariables; i++) {
    x[i] = gMeanValues[i];
    for (Int_t j = 0; j < nTest; j++)
      x[i] += p[j] * gSigmaValues[i] 
        * gEigenVectors[i *  gNVariables + j];
  }
}

// EOF for pca.C

pca.C:1

pca.C:2

pca.C:3

pca.C:4

pca.C:5

pca.C:6

pca.C:7

pca.C:8

pca.C:9

pca.C:10

pca.C:11

pca.C:12

pca.C:13

pca.C:14

pca.C:15

pca.C:16

pca.C:17

pca.C:18

pca.C:19

pca.C:20

pca.C:21

pca.C:22

pca.C:23

pca.C:24

pca.C:25

pca.C:26

pca.C:27

pca.C:28

pca.C:29

pca.C:30

pca.C:31

pca.C:32

pca.C:33

pca.C:34

pca.C:35

pca.C:36

pca.C:37

pca.C:38

pca.C:39

pca.C:40

pca.C:41

pca.C:42

pca.C:43

pca.C:44

pca.C:45

pca.C:46

pca.C:47

pca.C:48

pca.C:49

pca.C:50

pca.C:51

pca.C:52

pca.C:53

pca.C:54

pca.C:55

pca.C:56

pca.C:57

pca.C:58

pca.C:59

pca.C:60

pca.C:61

pca.C:62

pca.C:63

pca.C:64

pca.C:65

pca.C:66

pca.C:67

pca.C:68

pca.C:69

pca.C:70

pca.C:71

pca.C:72

pca.C:73

pca.C:74

pca.C:75

pca.C:76

pca.C:77

pca.C:78

pca.C:79

pca.C:80

pca.C:81

pca.C:82

pca.C:83

pca.C:84

pca.C:85

pca.C:86

pca.C:87

pca.C:88

pca.C:89

pca.C:90

pca.C:91

pca.C:92

pca.C:93

pca.C:94

pca.C:95

pca.C:96

pca.C:97

pca.C:98

pca.C:99

pca.C:100

pca.C:101

pca.C:102

pca.C:103

pca.C:104

pca.C:105

pca.C:106

pca.C:107

pca.C:108

pca.C:109

pca.C:110

pca.C:111

pca.C:112

pca.C:113

pca.C:114

pca.C:115

pca.C:116

pca.C:117

pca.C:118

pca.C:119

pca.C:120

pca.C:121

pca.C:122

pca.C:123

pca.C:124

pca.C:125

pca.C:126

pca.C:127

pca.C:128

pca.C:129

pca.C:130

pca.C:131

pca.C:132

pca.C:133

pca.C:134

pca.C:135

pca.C:136

pca.C:137

pca.C:138

pca.C:139

pca.C:140

pca.C:141

pca.C:142

pca.C:143

pca.C:144

pca.C:145

pca.C:146

pca.C:147

pca.C:148

pca.C:149

pca.C:150

pca.C:151

pca.C:152

pca.C:153

pca.C:154

pca.C:155

pca.C:156

pca.C:157

pca.C:158

pca.C:159

pca.C:160

pca.C:161

pca.C:162

pca.C:163

pca.C:164

pca.C:165

pca.C:166

pca.C:167

pca.C:168

pca.C:169

pca.C:170

pca.C:171

pca.C:172

pca.C:173

pca.C:174

pca.C:175

pca.C:176

pca.C:177

pca.C:178

pca.C:179

pca.C:180

pca.C:181

pca.C:182

pca.C:183

pca.C:184

pca.C:185

pca.C:186

pca.C:187

pca.C:188

pca.C:189

pca.C:190

pca.C:191

pca.C:192

pca.C:193

pca.C:194

pca.C:195

pca.C:196

pca.C:197

pca.C:198

pca.C:199

pca.C:200

pca.C:201

pca.C:202

pca.C:203

pca.C: -*- mode: c++ -*-

From $ROOTSYS/tutorials/math/pca.C

pca.C: -- mode: c++ --