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。

我是Rapidminer的新手，所以我有一个庞大的数据集，我使用Principle组件分析来减少维度，问题是当我拿到PC时我不知道如何选择记录取决于......

pca rapidminer dimensionality-reduction

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import pickle import numpy as np import pandas as pd from sklearn.externals import joblib from sklearn.decomposition import PCA PCA = joblib.load（'pcawithstandard.pkl'）with open（'collist.pickle'，'...

python pandas scikit-learn pca

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使用PCA在我的双色标中R-隐藏/删除矢量

所以我只是希望能够清楚地看到这些点，并摆脱向量，因为我不解释那些，这是我的代码：FrogPCA

r pca biplot

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使用R，PCA和绘制累积方差时

我正在使用缩放数据集和主成分分析（princomp）与R合作。一切正常，但我想将主要成分的累积％差异绘制成整体。 ...

r plot pca

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Python中的主成分分析（PCA）

我有一个（26424 x 144）数组，我想用Python执行PCA。但是，网上没有特别的地方可以解释如何完成这项任务（有一些网站......

python scikit-learn pca

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R：使用PCA数据训练随机森林

我有一个名为Data的数据集，有30个缩放和居中的功能和1个结果，列名为OUTCOME，称为700k记录，以data.table格式存储。我计算了它的PCA，并观察到......

r random-forest pca h2o

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PCA在scikit-learn中的投射和重建

我可以通过以下代码在scikit中执行PCA：X_train有279180行和104列。来自sklearn.decomposition导入PCA pca = PCA（n_components = 30）X_train_pca = pca.fit_transform（X_train）现在，......

python scikit-learn pca

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如何从R中的PCA的ggbiplot中删除不重要的箭头？

因此，我试图在昼夜和夜间猛禽的饮食中创建一个食饵的PCA ggbiplot，但问题是ggbiplot函数会自动为每个订单创建箭头。 ...

r pca ggbiplot

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如何避免最大限度JPMML的输入字段数量

我在使用许多输入字段的JPMML（scala）中使用PMML模型时遇到问题。查找下面的最小示例：加载300x150像素的图像并将其用作PCA（python）的输入：img = PIL.Image ....

numpy machine-learning pca pmml

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Sklearn PCA：PC的正确尺寸

我有一个数据帧，df，其中包含一个名为'event'的列，其中有一个24x24x40 numpy数组。我想：提取这个numpy数组;将其压平成1x23040向量;将此条目添加为...