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。
假设我有一个PCA(使用来自FactoMineR的prcomp()或PCA()。我想将每个组的所有点都绘制成黑色,但仅对每个组的平均点进行标记和上色。例如,库(...
我正在尝试实现一个不错的PC图以及所解释的累积方差。我正在使用的数据框可在https://www.kaggle.com/miroslavsabo/young-people-survey?select = ...
[术语:组件:PC loading-score [i,j]:PC [i]中的j功能问题:我知道有关功能选择的问题在StackOverflow(SO)和其他位置多次被问到了...] >
我正在研究一种称为表达的基因表达数据框架。我的样本属于不同的子组,在名称中表示(即,所有在其名称中包含“ adk”的样本都属于...
我正在使用sklearn.decomposition.PCA预处理一些机器学习模型的训练数据。使用熊猫从csv文件导入的247个数据点的尺寸为4095。然后缩放...
我正在尝试从连接到树莓派的pca9685控制2个舵机。我已经编写了可以按需要使用键输入的代码,但是我只能使用一个键输入,然后我就可以使用...
对于某些数据,我们可能需要手动创建功能,这些功能是早期功能的组合,以获得更好的算法。以下分布(以及分布为...的任何其他分布...
pc_unrotate =主体(correlate1,nfactors = 4,rotate =“ none”)print(pc_unrotate)输出:主成分分析调用:principal(r = relatede1,nfactors = 4,rotate =“ none”)标准化的...] >
我正在尝试使用PCA注释我在2d模型中对Word2Vec建模的单词。变量结果包含以下值:array([[0.01632784,0.01212493],[0.00070532,0.01451515],[-0 ....
我的数据集是31000行,具有13个属性。但是因为大多数是分类的,所以我不得不对这些属性使用NominalToBinary,因此属性增加到61。我将数据采样到...
我正在尝试在Julia笔记本中实施内核主成分分析(kernel PCA)的方法。更具体地说,我正在尝试复制本教程中完成的过程:https:// ...
这个问题的重点是:我应该保留哪些组件?有一个具有这种结构的数据集:每行都与目录中的图像相关联。可变的置信度是一个虚拟的...
scatter3d():chol.default(shape)错误:前导未成年人不是正定的
我目前正在尝试在R中进行原理坐标分析(PCoA)。我对R还是很陌生,仍在尝试学习语法和代码。我成功运行了PCoA,并对其进行了绘制,然后...
我正在执行PCA,并根据最大的explained_variance_ratio_ ERROR提取特征:在两个组件中,最大的组件具有相同的索引,即对应于相同的特征。在...
我可以仅使用PDB文件执行PCA(在python3.x中使用MDAnalysis吗?
我可能比与代码相关的问题更具技术性。我尝试仅使用PDB文件执行PCA(带有MDAnalysis包)-此pdb文件包含100个对齐的结构(当然,它们是相同的-...
我有一个由6个输入变量(温度,压力,流速等)组成的大日期集,以提供诸如产量,纯度和转化率的输出。总共大约有47600个实例,并且...
Python和SAS产生具有相同绝对值的PCA数据。值,但符号倒置-为什么?
我正在构建Python 3(用于数据处理的熊猫,用于通过SVD进行PCA的numpy)以模仿我在研究生院编写的一些代码。该代码在SAS 9.4中使用PROC IML在光谱矩阵上调用svd。 ...