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。

我有一套训练面部图像（40张图像）。每张图片尺寸为28 * 34。从那里，我可以使用Matlab中的princomp函数获得eigenVector，Score，Latent。我有952个潜伏者（...

matlab pca eigenvector eigenvalue

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我正在尝试绘制计算出的2D数据集的特征向量，这里是我为此编写的脚本：clear; s = [2 2] set = randn（200,1）; x = normrnd（s（1）。* set，1）+3 x = z得分（x）％标准化y = ...

matlab plot pca eigenvector

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在Matlab中绘制特征向量

我正在尝试绘制2D数据集的特征向量，因为我正在尝试在Matlab中使用箭头函数，这是我到目前为止所做的：％生成2D数据清晰; s = [2 2] set = ...

matlab pca

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如何从缩小的维度集中提取要素名称？

我正在使用PCA和/或Deep Autoencoders来缩小我的设置的尺寸，但我的问题不仅仅是设置尺寸减小，是否可能或如何接收...

tensorflow machine-learning deep-learning pca autoencoder

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在二级MATLAB的pca上设计新点

我正在尝试使用PCA来可视化我的k-means算法的实现。我正在关注此链接中的主要组件系数，分数和方差的教程。我正在使用......

matlab k-means pca

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Spark中的PCA输出与scikit-learn不匹配

我在Spark ML中尝试PCA（主成分分析）。 data = [（Vectors.dense（[1.0,1.0]），），（Vectors.dense（[1.0,2.0]），），（Vectors.dense（[4.0,4.0]），），（Vectors.dense（ [5.0,4.0]），）] ...

python apache-spark pyspark pca apache-spark-ml

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硬自动编码器与PCA

我正在玩一个玩具示例来了解PCA vs keras autoencoder我有以下代码来理解PCA：从nmpl import matplotlib.pyplot导入numpy作为来自mpl_toolkits.mplot3d的plt ...

python-2.7 keras pca autoencoder

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R：PCA ggplot错误“参数意味着不同的行数”

我有一个数据集：https：//docs.google.com/spreadsheets/d/1ZgyRQ2uTw-MjjkJgWCIiZ1vpnxKmF3o15a5awndttgo/edit?usp=sharing我正在尝试应用PCA分析并基于图表实现图表...

r ggplot2 pca dimensionality-reduction

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使用ggplot2定制素食pca图

我正在尝试在ggplot2中制作一些纯素rda结果的自定义图。我基本上修改了ggplot中绘制RDA（素食主义者）中的方向，因此我使用形状和颜色标签来...

r ggplot2 pca vegan

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主成分分析（PCA）解释在更改数据框位置后，方差保持不变

我有一个数据帧，其中A和B用于预测C df = df [['A'，'B'，'C']] array = df.values X = array [：，0：-1] Y = array [：， - 1] #Feature Importance model = GradientBoostingClassifier（）model.fit（...

scikit-learn pca

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R中PCA的结果加载量

在R中进行PCA时，p

r pca

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包含两个类的数据集上的LDA和PCA

我想比较在PCA和LDA之后的数据集上运行逻辑回归的准确性。我使用的数据集是威斯康星癌症数据集，其中包含两类：恶性...

machine-learning pca

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R中的任何简单的EigenFaces分类代码

我只是一个新手R编码器，并受到使用PCA和特征脸技术来分类图像的启发。但是大多数示例似乎是在Python中，我宁愿继续......