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。

PCA vs TSNE vs MDS（审核集群）

我有一个来自Movielens评论的知名数据集，我希望将用户群集为电影品味。我从这样的数据集开始：idUser iDmovies review 1 2 1 1 10 2 5 ...

python cluster-analysis pca svd dimensionality-reduction

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colorlover列表的字符串列表

我有一个100个字符串的列表，我想将它们转换为colorlover颜色列表，以便能够在plot.py中使用它们。我尝试了多种选择，但它总是给我一种不同的颜色......

python matplotlib plotly pca

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在PCA之后解释OLS权重（在Python中）

我想解释输入数据已经用PCA预处理的模型中的回归模型权重。实际上，我有100个高度相关的输入维度，所以我知道......

python regression linear-regression pca

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Spark MLlib：9570柱上的PCA需要太长时间

1）我在9570列上进行PCA，在本地模式下提供12288 mb RAM（仅限驱动程序），从1.5小时到2小时。这是代码（非常简单）：System.out.println（“ 1级\ n“）; ...

java apache-spark apache-spark-mllib pca ram

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绘制PCA，autoplot（）不会按组变量分隔颜色

我正在使用ggplot2包和ggfortify来绘制PCA结果。我的数据矩阵的最后一列是由四个不同因素组成的列。列的名称是“组”。它就像：a a b a c d ...

r ggplot2 pca

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PCA之前在不同数据类型上的规范化

在运行主成分分析之前，您应该将数据规范化，以避免结果偏差。在正常情况下，这是一项相当简单的任务。我很好奇我应该怎么做......

python pca

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主成分分析

我正在研究主成分分析，我刚刚了解到在将PCA应用于数据样本之前，我们必须应用两个预处理步骤，即均值归一化和特征...

machine-learning pca

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在R中没有颜色的省略号的PCA

我正在尝试制作出版PCA图。这意味着没有颜色。但是，我试过的所有软件包都会在你告诉它对数据类别进行分组的那一刻给它着色。我有 ...

r colors pca

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r：使用光栅砖中的PCA降低维数

根据这里的例子：[https://stats.stackexchange.com/questions/57467/how-to-perform-dimensionality-reduction-with-pca-in-r/57478#57478] [1]和[https： //stats.stackexchange.com/questions / ...

r pca r-raster svd

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为什么手写数字分类的主要组件太多会导致准确性降低

我目前正在使用PCA为MNIST数据库进行手写数字识别（每个数字有大约1000个观测值和784个特征）。我发现令人困惑的一件事是准确性是......

machine-learning classification pca

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Sklearn PCA，如何在较低维度恢复平均值？

这个问题涉及在执行PCA之后如何在较低维度中取消中心和“恢复”数据。我正在使用sklearn进行简单的主成分分析。据我了解，......

python scikit-learn mean pca dimensionality-reduction

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如何用R中的插入符号绘制PCA

我使用来自R中插入符号的preProcess（）来获取PCA组件，并获得定量结果。 dataPCA

r statistics pca r-caret

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提升LinAlgError（“SVD没有收敛”）LinAlgError：SVD没有收敛于matplotlib pca确定

代码：从matplotlib.mlab导入numpy导入PCA file_name =“store1_pca_matrix.txt”ori_data = numpy.loadtxt（file_name，dtype ='float'，comments ='＃'，delimiter = None，converters = ...

python matplotlib pca

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PCA用于数据压缩

我正在讨论是否可以通过对数据执行PCA来节省磁盘空间。假设你有一个协方差矩阵，你的数据向量长度为 1000.压缩方法用于减少空间...

compression pca

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在Python中将回归线和椭圆添加到3D散点图中

我有一个3D散点图，显示一个名为data的数据帧。它tipicaly生成一个可以适合单行或椭圆的形状。来自mpl_toolkits.mplot3d导入Axes3D导入matplotlib ....

python linear-regression pca

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如何将4级有序分类变量转换为定量变量

有一个有序的分类变量有4个级别，我们将其视为一个因子，有3个额外的指示变量，并且得出结论只有一个是重要的，并希望重新分配这个单...

r pca categorical-data quantitative

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sklearn上的PCA - 如何解释pca.components_

我使用这个简单的代码在具有10个特征的数据框架上运行PCA：pca = PCA（）fit = pca.fit（dfPca）pca.explained_variance_ratio_的结果显示：array（[5.01173322e-01,2.98421951e-01,1 ....

python math scikit-learn pca

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具有多个时间序列的PCA作为sklearn的一个实例的特征

我想在一个数据集上应用PCA，其中我有20个时间序列作为一个实例的特征。我有大约1000个此类实例，我正在寻找降低维数的方法。对于每一个......

python scikit-learn time-series pca

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如何在PCA的以下Matlab代码中动态找到数字组件？

在以下链接中，固定数量的主成分分析参数是预定义的，但应动态定义为Matlab代码。怎么可能？ HTTPS：//scikit-learn.org/stable / ...

python matlab pca

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理解主成分分析代码的问题

任何人都可以解释一下这行代码吗？ P =向量.T.dot（C.T）在第22行我搜索了在线文档，但我一无所获。从numpy导入数组来自numpy import意味着......

numpy pca eigenvalue eigenvector

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