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。

无法在我的PCA中输入缺失值

我有一些不同植物物种的字符矩阵，其中大多数物种缺少至少几个字符的数据。我想做一个主成分分析，所以我试图把...归咎于...

r pca imputation

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主成分回归中'components'的含义是什么？

我正在学习主成分回归，我不理解从PCR方法得到的结果。我使用PCR的目的是减少预测变量的数量。例如：library（插入符号）#Load ...

r pca

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如何在MATLAB中使用pca函数来选择有效的特性？ [重复]

我是pca的新手，经过一些研究后我发现使用pca算法我们可以选择最有效的功能。我只想用pca函数（在MATLAB中）选择最佳特性来...

matlab classification pca feature-selection supervised-learning

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将PCA应用于协方差矩阵

我很难理解程序中的一些步骤。他们获取坐标数据，找到协方差矩阵，应用PCA，然后从每个平方根中提取标准差...

r pca covariance

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如何计算数据帧的协方差矩阵

我已经使用pandas read_fwf函数读取了传感器数据的数据帧。我需要找到读取928991 x 8矩阵的协方差矩阵。最后，我想找到特征向量和特征值，使用...

python pca covariance eigenvalue

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将PCA应用于一个样品

我目前正致力于一个带机器学习的图像识别项目。火车组有1600张图像，大小为300x300，因此每张图像有90000个特征。为了加快培训，我申请PCA ...

python machine-learning scikit-learn computer-vision pca

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如何用R中的因子分析对PCA中的群体观察进行平均？

我试图用因子分析绘制PCA图，以显示观察组在结果维度上的不同位置。 x = data.frame（v1 = c（10,20,5,26,2,30），v2 = c（...

r graph grouping pca factor-analysis

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如何在Python中绘制具有多个维度的大型数据集？

我正在尝试从K Means方法绘制聚类，而数据集包含一百万个具有60个维度的记录。为了获得95％的差异，我通过PCA将维数降低到35个组件......

python matplotlib cluster-analysis k-means pca

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定义adegenet中PCA分析的人口水平

我想在adegenet中从没有定义群体的genepop文件开始进行PCA分析。我导入了这样的数据：datapop

r pca genetics

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使用Kmean创建一个带有标记点的3D pca

我想在下面给出mtcars数据集上的情节。为此，我尝试了下面给出的代码：require（rgl）require（SciViews）require（plotrix）library（corrplot）require（ggplot2）...

r pca

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导入Axes3D问题

我正在使用python 3.5并且我试图从mpl_toolkitd.mplot3d导入Axes3D但不幸的是我得到了这个错误：在[1]中：从mpl_toolkits.mplot3d导入Axes3D ---------------- ------------------------...

python-3.x matplotlib pca

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如何在pca2d中更改轴尺寸？

我正在使用pca3d包来绘制基因表达数据的主要组成部分1-5。我很难将3d绘图标准化，所以相反我绘制了PC1与PC2，PC2与PC3等。我的代码为......

r pca

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澄清主成分分析

我理解主成分分析。我知道怎么做以及它实际上做了什么。我已经应用了PCA，我的最佳结果显示为两个组件。我明白我的每一个......

pca spss

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package“fdapace”（R） - 如何访问功能主成分分析的主要组件

在数据集上使用“fdapace”包的FPCA（）函数后，该函数返回具有各种值和字段的FPCA对象。不幸的是我不知道这些领域包含哪些......

r functional-programming time-series data-mining pca

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R：动态调整输出pdf大小以绘制函数内的区域

我有一个类似下面MWE中的功能来生成PCA双标图，宽高比为1：1，不偏倚其解释;这意味着有时我会得到更窄或更宽的情节，具体取决于......

r function pdf size pca

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葡萄酒质量数据分析

我有一个数据集，根据酸含量，密度，pH值等因素来解释葡萄酒的质量。我附上链接，它将显示葡萄酒质量数据集。根据......

python-3.x machine-learning classification pca multiclass-classification

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在图表中的事实上，一致的变量颜色

我正在尝试使用factoextra库绘制PCA结果，以保持我的绘图具有一致的可变颜色。下面的可重复示例：数据（“十项全能2”）df

r ggplot2 plot pca

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R中prcomp对象的子集

我基本上是为一组变量计算PCA而且一切正常。假设我使用虹膜数据作为示例，但我的数据不同。虹膜数据应足以......

r pca

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具有因子变量的FactoMineR PCA

以下是R数据格式数据的链接（因此您可以看到因子实际上是因素）：疫苗接种数据2016以下是代码：df％>％PCA（scale.unit = TRUE，quali.sup = 14， ...

r debugging pca

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保存并使用PCA中的特征向量

我在Stata进行了主成分分析（PCA）。我的数据集包括8个不同国家的8个财务指标。例如：* -dataex-生成的示例。安装： ...

command stata pca

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