Thống kê và dữ liệu lớn pca

3

Có bất kỳ giá trị nào trong việc giảm kích thước của một tập dữ liệu trong đó tất cả các biến xấp xỉ trực giao không?

Giả sử tôi có một bộ dữ liệu chiều nơi kích thước là khoảng trực giao (có sự tương quan không).NNNNNNN Có tiện ích nào về: Hình dung Đại diện (cho hiệu quả phân loại) Hoặc các tiêu chí khác để thực hiện giảm kích thước trên dữ liệu?

11 pca dimensionality-reduction

1

Sự khác biệt giữa các tải trọng của mối quan hệ giữa các ứng dụng và các mối quan hệ giữa các vùng khác nhau trong PCA và PLS là gì?

Một điều phổ biến cần làm khi thực hiện Phân tích thành phần chính (PCA) là vẽ hai tải trọng với nhau để điều tra mối quan hệ giữa các biến. Trong bài báo kèm theo gói PLS R để thực hiện hồi quy thành phần chính và hồi quy …

11 r pca terminology partial-least-squares biplot

3

Làm thế nào để chiếu không gian chiều cao vào mặt phẳng hai chiều?

Tôi có một tập hợp các điểm dữ liệu trong không gian N chiều. Ngoài ra, tôi cũng có một nhân mã trong không gian N chiều này. Có cách tiếp cận nào có thể cho phép tôi chiếu các điểm dữ liệu này vào không gian hai chiều trong …

11 data-visualization pca multidimensional-scaling

2

Lợi thế của việc giảm kích thước của các yếu tố dự đoán cho mục đích hồi quy là gì?

Các ứng dụng hoặc lợi thế của kỹ thuật hồi quy giảm kích thước (DRR) hoặc kỹ thuật giảm kích thước được giám sát (SDR) so với các kỹ thuật hồi quy truyền thống (không có bất kỳ giảm kích thước nào) là gì? Các lớp kỹ thuật này tìm …

11 regression machine-learning pca dimensionality-reduction

3

Hướng dẫn thực hành PCA với dữ liệu

Tìm kiếm trên internet cho PCA hướng dẫn cho hàng ngàn kết quả (thậm chí cả video). Nhiều hướng dẫn rất tốt. Nhưng tôi không thể tìm thấy bất kỳ ví dụ thực tế nào trong đó PCA được giải thích bằng cách sử dụng một số bộ dữ liệu …

11 data-visualization dataset pca data-mining

7

Kỹ thuật giảm dữ liệu để xác định loại quốc gia

Tôi dạy một khóa học địa lý kinh tế nhập môn. Để giúp học sinh của tôi phát triển sự hiểu biết tốt hơn về các loại quốc gia được tìm thấy trong nền kinh tế thế giới đương đại và sự đánh giá cao các kỹ thuật giảm dữ …

11 pca factor-analysis dimensionality-reduction

1

Mũi tên của các biến cơ bản trong biplot PCA trong R

Có nguy cơ làm cho câu hỏi trở nên cụ thể bằng phần mềm và với lý do có tính phổ biến và đặc trưng của nó, tôi muốn hỏi về chức năng biplot()trong R, và cụ thể hơn là về cách tính và vẽ đồ thị của mũi tên …

11 r pca biplot

1

R / mgcv: Tại sao các sản phẩm tenor te () và ti () tạo ra các bề mặt khác nhau?

Các mgcvgói cho Rcó hai chức năng cho phù hợp tương tác sản phẩm tensor: te()và ti(). Tôi hiểu sự phân công lao động cơ bản giữa hai người (phù hợp với sự tương tác phi tuyến tính so với việc phân tách tương tác này thành các hiệu ứng …

11 r gam mgcv conditional-probability mixed-model references bayesian estimation conditional-probability machine-learning optimization gradient-descent r hypothesis-testing wilcoxon-mann-whitney time-series bayesian inference change-point time-series anova repeated-measures statistical-significance bayesian contingency-tables regression prediction quantiles classification auc k-means scikit-learn regression spatial circular-statistics t-test effect-size cohens-d r cross-validation feature-selection caret machine-learning modeling python optimization frequentist correlation sample-size normalization group-differences heteroscedasticity independence generalized-least-squares lme4-nlme references mcmc metropolis-hastings optimization r logistic feature-selection separation clustering k-means normal-distribution gaussian-mixture kullback-leibler java spark-mllib data-visualization categorical-data barplot hypothesis-testing statistical-significance chi-squared type-i-and-ii-errors pca scikit-learn conditional-expectation statistical-significance meta-analysis intuition r time-series multivariate-analysis garch machine-learning classification data-mining missing-data cart regression cross-validation matrix-decomposition categorical-data repeated-measures chi-squared assumptions contingency-tables prediction binary-data trend test-for-trend matrix-inverse anova categorical-data regression-coefficients standard-error r distributions exponential interarrival-time copula log-likelihood time-series forecasting prediction-interval mean standard-error meta-analysis meta-regression network-meta-analysis systematic-review normal-distribution multiple-regression generalized-linear-model poisson-distribution poisson-regression r sas cohens-kappa

2

Làm cách nào để xác định tham số cho t-SNE để giảm kích thước?

Tôi rất mới với từ nhúng. Tôi muốn hình dung làm thế nào các tài liệu đang tìm kiếm sau khi học. Tôi đọc rằng t-SNE là cách tiếp cận để làm điều đó. Tôi có 100K tài liệu với 250 kích thước như kích thước của nhúng. Có một …

11 pca dimensionality-reduction word2vec word-embeddings tsne

4

Phân tích thành phần chính và hồi quy trong Python

Tôi đang cố gắng tìm ra cách tái tạo trong Python một số công việc tôi đã thực hiện ở SAS. Sử dụng bộ dữ liệu này , trong đó vấn đề đa cộng đồng là một vấn đề, tôi muốn thực hiện phân tích thành phần chính trong Python. …

11 pca python scikit-learn

3

Thành phần chính đầu tiên không tách các lớp, nhưng các PC khác thì có; làm thế nào là có thể?

Tôi đã chạy PCA trên 17 biến định lượng để có được một bộ biến nhỏ hơn, đó là các thành phần chính, được sử dụng trong học máy có giám sát để phân loại các thể hiện thành hai lớp. Sau PCA, PC1 chiếm 31% phương sai trong dữ …

11 machine-learning classification pca dimensionality-reduction

3

Các giá trị tỷ lệ trong phân tích phân biệt tuyến tính (LDA) có thể được sử dụng để vẽ các biến giải thích trên các phân biệt tuyến tính không?

Sử dụng một nhóm các giá trị thu được thông qua phân tích thành phần chính, có thể khám phá các biến giải thích tạo nên từng thành phần nguyên tắc. Điều này cũng có thể với Phân tích Phân biệt Tuyến tính? Các ví dụ được cung cấp sử …

11 r pca multivariate-analysis discriminant-analysis biplot

1

Phân tích thành phần chính loại bỏ nhiễu trong dữ liệu

Phân tích thành phần chính (PCA) có loại bỏ nhiễu trong tập dữ liệu không? Nếu PCA không loại bỏ nhiễu trong tập dữ liệu, PCA thực sự làm gì với tập dữ liệu? Ai đó có thể giúp tôi về vấn đề này.

11 machine-learning neural-networks pca noise

1

Số lượng thành phần chính khi tiền xử lý sử dụng PCA trong gói caret trong R

Tôi đang sử dụng caretgói trong Rđào tạo phân loại SVM nhị phân. Để giảm các tính năng, tôi đang tiền xử lý với PCA bằng tính năng tích hợp preProc=c("pca")khi gọi train(). Đây là câu hỏi của tôi: Làm thế nào để caret chọn thành phần chính? Có một …

11 r machine-learning pca cross-validation caret

1

Câu hỏi về PCA: khi nào PC độc lập? Tại sao PCA nhạy cảm với tỷ lệ? Tại sao PC bị hạn chế là trực giao?

Tôi đang cố gắng để hiểu một số mô tả về PCA (hai phần đầu là từ Wikipedia), nhấn mạnh thêm: Các thành phần chính được đảm bảo độc lập chỉ khi tập dữ liệu được phân phối chung . Là sự độc lập của các thành phần chính rất …

11 pca dimensionality-reduction

Câu hỏi được gắn thẻ «pca»