pca 相关问题

主成分分析（PCA）是一种用于降维的统计技术，通常用于聚类或因子分析。给定任意数量的解释或因果变量，PCA根据解释数据中最大变化的能力对变量进行排名。正是这种特性允许PCA用于降维，即从大的可能影响中识别最重要的变量。

我有一个很大的文件（下面是一小组数据），如下所示，我想绘制一个PCA，我可以使用PCA函数绘制PCA，但它看起来有点混乱，因为我有200列，所以我认为t -...

r ggplot2 pca runumap

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如何在PCA之后从Python中的第一个组件重构图像？我的尝试：从sklearn.datasets导入sklearn.feature_extraction的load_sample_image从sklearn.decomposition导入的图像...

python pca

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什么是对多维数据进行聚类的好方法？

我创建了一个k均值聚类，用于基于1个多维特征，即许多客户的24小时用电量，但是我想找到一种收集数据的好方法...]] >

machine-learning cluster-analysis data-science pca

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Sklearn.decomposition.PCA：按给定比例获取组件

我想对某些数据使用PCA，以获取可捕获95％的总方差的矩阵的主要原理。我一直在寻找执行此操作的功能，但是找不到方法。唯一的我...

python scikit-learn pca

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如何将PCA应用于图像

我有一个灰色的嘈杂图像。我想应用PCA来降低噪音，并在应用后查看输出。这是我尝试做的事情：从sklearn.datasets从...

python pca noise-reduction

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AWS Sagemaker-PCA模型未部署

python jupyter pca amazon-sagemaker

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R PCA图-R将列添加到导入的数据中

我有一个要使用PCA分析的数据集。我的数据集的第一列是ID，然后是其余数据。但是，R在数据集的第一列上添加了ID，以代替ID ...

r pca

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如何在不使用R的预测功能的情况下修复predict.naive_bayes

我有一个带有45045个变量的数据框，并且R中只有90个观测值。我做了一个PCA来减小尺寸，我将使用14个主要成分。我需要做预测，我想尝试使用朴素...

r pca predict naivebayes

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R。为数据框中的行范围分配颜色，生成PCA点图

[我有一个像这样的数据帧df1（实际上它有数千行）：SampleID PC1 PC2 SJ-27_SJ-27 0.0246128 0.0188152 SJ-28_SJ-28 0.0286733 -0.0145702 SJ-54_SJ-54 0.0344723 0.0236423 ...] >

r plot colors pca

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如何使用'by'并选择某些列在data.table中应用自定义函数

我有以下data.table＃id类别销售额Num share＃1：1 a -0.25174915 -0.2130797 -0.67909764＃2：2 a -0.35569766 0 ....

r data.table pca

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Python sklearn中的规范判别函数

我正在学习线性判别分析，并正在使用scikit-learn模块。我对LinearDiscriminantAnalysis类的“ coef_”属性感到困惑。据我了解，这些...

python statistics scikit-learn pca linear-discriminant

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如何创建Python的在PCA相关矩阵？

如何创建Python的在PCA相关矩阵？下面，我创建通过pca.components_的特征向量载荷的数据帧，但我不知道如何创建实际相关矩阵（即...

python matrix correlation pca

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在使用PCA预处理后用神经网络在Matlab较高的预测误差

我使用的喂养训练集到神经网络前PCA。它减少了13个功能下降到8和火车超过2200套的培训。我这得到梅普接近2.5 - 2.6％。如果我训练...

matlab neural-network pca

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拟合使用PCA R中的model.matrix功能

因此，我与涉及关于泰坦尼克号上的乘客，你会发现这里的数据一个数据集的工作。所以在这里我使用所提供的训练数据。我想创建的模型矩阵...

r dplyr pca

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sklearn多分类SVM功能

我多类标签，并希望我的计算模型的准确性。我是那种上sklearn功能我需要使用的混乱。据我了解下面的代码仅用于二进制...

machine-learning scikit-learn classification svm pca

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采用主成分分析法去相关噪声

我要创建13个高斯白噪声，这是完全去相关到每个人。我被告知，所以我搜索了一些资料和工具，我可以在Python中使用PCA可以实现它。一世 ...

python signal-processing pca

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尽管没有返回错误，为什么我的princomp绘图为空？

Princomp已用于汇总大型数据集，摘要，screeplot和加载都是功能性的，并且所有代码都已从早期的pca重复。情节的代码也是......

r plot pca

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MATLAB：主成分分析（PCA）和分类学习者

我正在Matlab中使用Classification Learner Toolbox构建逻辑回归模型。我在Matlab中运行了PCA：[coeff，score，latent，tsquared，explain] = pca（CreditNumeric）;这是系数，......

matlab classification pca

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在OpenCV中使用PCA降低尺寸

我有一个3xN Mat数据，保存在yaml文件中，看起来像：％YAML：1.0 data1：!! opencv-matrix rows：50 cols：3 dt：d data：[7.1709999084472656e + 01，-2.5729999542236328e + 01 ，-1 ....

c++ opencv pca

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TypeError：PCA（）得到一个意外的关键字参数'n_components'

嗨，我试图实现PCA（），但我收到一个错误，'TypeError：PCA（）得到一个意外的关键字参数'n_components'。来自sklearn.decomposition导入PCA #Principal组件......

python scikit-learn pca

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