Thống kê và dữ liệu lớn pca

1

Tương quan các biến lâm sàng liên tục và dữ liệu biểu hiện gen

Trong các phân tích phân loại SVM (nhân tuyến tính) của một tập hợp dữ liệu biểu hiện gen (~ 400 biến / gen) cho ~ 25 mỗi trường hợp và điều khiển, tôi thấy rằng các phân loại dựa trên biểu hiện gen có các đặc tính hiệu suất …

8 correlation classification pca continuous-data

3

Làm thế nào để hình dung được chiều thực của dữ liệu?

Tôi có một bộ dữ liệu trên danh nghĩa 16 chiều. Tôi có khoảng 100 mẫu trong một trường hợp và khoảng 20.000 mẫu khác. Dựa trên các phân tích khám phá khác nhau mà tôi đã thực hiện bằng PCA và bản đồ nhiệt, tôi tin rằng chiều thực …

8 data-visualization pca dimensionality-reduction

5

Giấy tờ về phân tích nhân tố Bayes?

Tôi quan tâm đến việc phù hợp với một mô hình giống như phân tích nhân tố trên lợi nhuận tài sản hoặc các mô hình biến tiềm ẩn tương tự khác. Các giấy tờ tốt để đọc về chủ đề này là gì? Tôi đặc biệt quan tâm đến …

8 bayesian pca factor-analysis

5

Kỹ thuật giảm kích thước để tách tối đa các cụm đã biết?

Vì vậy, giả sử tôi có một loạt các điểm dữ liệu trong R ^ n, trong đó n khá lớn (như, 50). Tôi biết dữ liệu này rơi vào 3 cụm và tôi biết cụm nào mỗi điểm dữ liệu là một phần của. Tất cả những gì tôi …

8 clustering pca dimensionality-reduction data-visualization

4

Làm thế nào để kiểm tra xem phương sai được giải thích bởi yếu tố đầu tiên của PCA có khác nhau giữa các điều kiện đo lặp lại không?

Bối cảnh: Tôi có một nghiên cứu trong đó sáu biến số được đo trong mỗi hai phép đo lặp lại điều kiện thí nghiệm (n = 200). Hãy gọi các điều kiện và và các biến và . Về mặt lý thuyết, tôi hy vọng rằng trong điều kiện …

8 r correlation statistical-significance pca

1

Vẽ một phân biệt đối xử như là dòng trên scatterplot

Đưa ra một biểu đồ phân tán dữ liệu, tôi có thể vẽ các thành phần chính của dữ liệu trên đó, vì các trục được xếp theo các điểm là các điểm thành phần chính. Bạn có thể thấy một biểu đồ ví dụ với đám mây (bao gồm …

8 pca discriminant-analysis scatterplot

1

Tại sao mọi người sử dụng PCA khi nó có quá nhiều vấn đề?

(Đây là một câu hỏi nhẹ) Gần đây tôi đang học Phân tích thành phần chính và dường như có rất nhiều vấn đề: Bạn phải chuyển đổi dữ liệu thành cùng một tỷ lệ trước khi áp dụng PCA, nhưng cách thực hiện chia tỷ lệ tính năng là …

8 self-study pca multivariate-analysis interpretation reproducible-research

2

Tại sao PCA eigenvector trực giao nhưng tương quan?

Tôi đã thấy một số bài viết tuyệt vời giải thích về PCA và tại sao theo cách tiếp cận này, các hàm riêng của ma trận tương quan (đối xứng) là trực giao. Tôi cũng hiểu các cách để chỉ ra rằng các vectơ như vậy là trực giao …

8 r correlation pca orthogonal

1

PCA là CCA như ICA là gì?

PCA tìm kiếm các yếu tố trong dữ liệu tối đa hóa phương sai được giải thích. Theo phân tích tương quan Canonical (CCA), theo như tôi hiểu, giống như một PCA nhưng tìm kiếm một yếu tố tối đa hóa hiệp phương sai giữa hai bộ dữ liệu. Vì …

8 pca canonical-correlation ica

2

Tại sao các eigenvector PCA trực giao và mối quan hệ với điểm số PCA là không tương quan?

Tôi đang đọc trên PCA, và tôi hiểu hầu hết những gì đang diễn ra về mặt phái sinh ngoài giả định rằng người bản địa cần phải trực giao và làm thế nào nó liên quan đến các dự đoán (điểm PCA) không được thông báo? Tôi có hai …

8 mathematical-statistics pca eigenvalues

1

Trong PCA, có cách nào để loại bỏ các biến có hệ thống để tối đa hóa sự phân chia của hai quần thể không?

Tôi đang cố gắng điều tra bằng cách sử dụng phân tích thành phần chính xem có thể đoán được với sự tự tin tốt từ dân số nào ("Aurignacian" hoặc "Gravettian") một datapoint mới đến từ đâu. Một datapoint được mô tả bởi 28 biến, hầu hết trong số …

7 classification pca multivariate-analysis feature-selection archaeology

1

Bình thường hóa tất cả các biến thể so với sử dụng tùy chọn scale = TRUE trong prcomp in R

Sự khác biệt giữa bình thường hóa các biến và làm PCA; sử dụng scale=TRUEtùy chọn (không bình thường hóa các biến) trong prcomphàm trong R?

7 r pca

3

Sử dụng PCA trên bộ dữ liệu hình ảnh trước khi phân loại với mạng thần kinh

Tôi có ma trận dữ liệu hình ảnh trong đó là số ví dụ hình ảnh và là số pixel hình ảnh: , vì mỗi hình ảnh là hình ảnh 3 kênh . Hơn nữa, mỗi trong số 50000 hình ảnh thuộc về 1 trong 10 lớp có thể. Đó …

7 machine-learning classification neural-networks pca image-processing

1

Các mô hình xác suất cho bình phương tối thiểu một phần, giảm hồi quy xếp hạng và phân tích tương quan chính tắc?

Câu hỏi này là kết quả của cuộc thảo luận sau câu hỏi trước: Mối liên hệ giữa bình phương nhỏ nhất một phần, hồi quy thứ hạng giảm và hồi quy thành phần chính là gì? Để phân tích thành phần chính, một mô hình xác suất thường được …

7 pca latent-variable partial-least-squares canonical-correlation reduced-rank-regression

1

Mối quan hệ giữa người bản địa của

Trong cuốn sách Nhận dạng mẫu và học máy của Christopher Bishop , phần trên PCA có phần như sau: Đưa ra một ma trận dữ liệu trung tâm với ma trận hiệp phương sai N ^ {- 1} \ mathbf {X} ^ T \ mathbf {X} , phương trình …

7 pca linear-algebra

Câu hỏi được gắn thẻ «pca»