Câu hỏi được gắn thẻ «pca»

Phân tích thành phần chính (PCA) là một kỹ thuật giảm kích thước tuyến tính. Nó giảm một tập dữ liệu đa biến thành một tập hợp nhỏ hơn các biến được xây dựng bảo tồn càng nhiều thông tin (càng nhiều phương sai) càng tốt. Các biến này, được gọi là các thành phần chính, là sự kết hợp tuyến tính của các biến đầu vào.

3
Bài kiểm tra hoc trong ANOVA thiết kế hỗn hợp 2x3 bằng SPSS?
Tôi có hai nhóm 10 người tham gia được đánh giá ba lần trong một thử nghiệm. Để kiểm tra sự khác biệt giữa các nhóm và trong ba đánh giá, tôi đã chạy ANOVA thiết kế hỗn hợp 2x3 với group(kiểm soát, thử nghiệm), time(thứ nhất, thứ hai, ba) …
8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 
1
Khoảng tin cậy khi sử dụng định lý Bayes
Tôi đang tính toán một số xác suất có điều kiện và liên quan đến khoảng tin cậy 95%. Đối với nhiều trường hợp của tôi, tôi có đếm đơn giản của xnhững thành công ra khỏi nthử nghiệm (từ một bảng dự phòng), vì vậy tôi có thể sử …
1
SVD của ma trận dữ liệu (PCA) sau khi làm mịn
Giả sử tôi có ma trận dữ liệu trung tâm với SVD A = U \ Sigma V ^ {T} .n×mn×mn \times mAAAA=UΣVTA=UΣVTA = U \Sigma V^{T} Ví dụ: m=50m=50m=50 cột (số đo) là phổ với n=100n=100n=100 tần số khác nhau. Ma trận được căn giữa để các hàng của …
8 pca  smoothing  svd 
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.