Thống kê và dữ liệu lớn pca

1

Làm thế nào LDA, một kỹ thuật phân loại, cũng đóng vai trò là kỹ thuật giảm kích thước như PCA

Trong bài viết này , tác giả liên kết phân tích phân biệt tuyến tính (LDA) với phân tích thành phần chính (PCA). Với kiến thức hạn hẹp của mình, tôi không thể theo dõi làm thế nào LDA có thể hơi giống với PCA. Tôi đã luôn nghĩ rằng …

19 classification pca dimensionality-reduction discriminant-analysis canonical-correlation

1

Hiểu biết hình học về PCA trong không gian chủ đề (kép)

Tôi đang cố gắng để có được sự hiểu biết trực quan về cách phân tích thành phần chính (PCA) hoạt động trong không gian chủ đề (kép) . Xem xét tập dữ liệu 2D có hai biến, và và điểm dữ liệu (ma trận dữ liệu là và được …

19 pca linear-algebra intuition geometry

2

Làm thế nào để giải thích PCA về dữ liệu chuỗi thời gian?

Tôi đang cố gắng tìm hiểu việc sử dụng PCA trong một bài báo gần đây có tiêu đề "Lập bản đồ hoạt động của não theo tỷ lệ với điện toán cụm" Freeman et al., 2014 (pdf miễn phí có sẵn trên trang web của phòng thí nghiệm ). …

19 time-series pca state-space-models neuroimaging neuroscience

1

Không chuẩn hóa dữ liệu trước khi PCA đưa ra tỷ lệ phương sai được giải thích tốt hơn

Tôi đã chuẩn hóa dữ liệu của mình sau đó chạy 3 PCA thành phần để có tỷ lệ phương sai được giải thích nhỏ ([0,50, 0,1, 0,05]). Khi tôi không bình thường hóa nhưng làm trắng dữ liệu của mình sau đó chạy 3 thành phần PCA, tôi đã …

19 pca

2

PCA và Phân tích nhân tố khám phá trên cùng một bộ dữ liệu: sự khác biệt và tương đồng; mô hình nhân tố vs PCA

Tôi muốn biết liệu nó có ý nghĩa logic nào để thực hiện phân tích thành phần chính (PCA) và phân tích nhân tố khám phá (EFA) trên cùng một tập dữ liệu hay không. Tôi đã nghe các chuyên gia giới thiệu rõ ràng: Hiểu mục tiêu của phân …

19 pca factor-analysis

3

Mối quan hệ giữa hồi quy sườn và hồi quy PCA

Tôi nhớ có đọc ở đâu đó trên web kết nối giữa hồi quy sườn núi (với ℓ2ℓ2\ell_2 quy tắc) và hồi quy PCA: khi sử dụng ℓ2ℓ2\ell_2 hồi quy -regularized với hyperparameter λλ\lambda , nếu λ→0λ→0\lambda \to 0 , sau đó hồi quy tương đương với việc loại bỏ …

19 regression pca regularization ridge-regression

1

Định vị các mũi tên trên biplot PCA

Tôi đang tìm cách triển khai một biplot để phân tích thành phần chính (PCA) trong JavaScript. Câu hỏi của tôi là, làm thế nào để tôi xác định tọa độ của các mũi tên từ đầu ra của phân tách vectơ số ít (SVD) của ma trận dữ liệu?Bạn, …

18 pca svd biplot

1

Tách nguồn hỗn hợp lồi?

Giả sử tôi có nguồn độc lập, và tôi quan sát hỗn hợp lồi: X 1 , X 2 , . . . , X n m Y 1nnnX1, X2, . . . , XnX1,X2,...,XnX_1, X_2, ..., X_nmmmY1. . .Ym= a11X1+ một12X2+ ⋯ + a1 nXn= am 1X1+ mộtm 2X2+ …

18 pca ica

1

Làm thế nào để làm trắng dữ liệu bằng cách sử dụng phân tích thành phần chính?

Tôi muốn chuyển đổi dữ liệu của mình sao cho phương sai sẽ là một và hiệp phương sai sẽ bằng 0 (tức là tôi muốn làm trắng dữ liệu). Hơn nữa, phương tiện nên bằng không.XX\mathbf X Tôi biết tôi sẽ đến đó bằng cách thực hiện chuẩn hóa …

18 pca linear-algebra

1

Chính xác thì cái gì được gọi là thành phần chính của nhóm trong PCA?

Giả sử là vector nhằm tối đa hóa sự thay đổi của các dự báo của dữ liệu với ma trận thiết kế .bạnbạnuXXX Bây giờ, tôi đã thấy các tài liệu coi là thành phần chính (đầu tiên) của dữ liệu, cũng là hàm riêng với giá trị riêng …

18 pca terminology definition

2

Các thành phần phương sai thấp trong PCA, chúng thực sự chỉ là tiếng ồn? Có cách nào để kiểm tra nó không?

Tôi đang cố gắng quyết định xem một thành phần của PCA có được giữ lại hay không. Có một lượng lớn các tiêu chí dựa trên độ lớn của giá trị riêng, được mô tả và so sánh, ví dụ ở đây hoặc ở đây . Tuy nhiên, trong …

18 pca

2

Bốn trục trên biplot PCA là gì?

Khi bạn xây dựng một biplot cho phân tích PCA, bạn có điểm PC1 thành phần chính trên trục x và điểm PC2 trên trục y. Nhưng hai trục còn lại ở bên phải và trên cùng của màn hình là gì?

18 r pca biplot

3

Tại sao chúng ta chia theo độ lệch chuẩn mà không phải là một số yếu tố tiêu chuẩn hóa khác trước khi thực hiện PCA?

Tôi đã đọc những lời biện minh sau đây (từ ghi chú khóa học cs229) về lý do tại sao chúng ta chia dữ liệu thô theo độ lệch chuẩn của nó: mặc dù tôi hiểu những gì giải thích đang nói, tôi không rõ tại sao chia cho độ …

17 machine-learning pca mathematical-statistics

2

Phân tích thành phần chính có trọng số

Sau một số tìm kiếm, tôi thấy rất ít về việc kết hợp các trọng số / sai số đo quan sát vào phân tích thành phần chính. Những gì tôi tìm thấy có xu hướng dựa vào các phương pháp lặp để bao gồm trọng số (ví dụ, ở …

17 pca measurement-error weighted-data

3

Kernel PCA có kernel tuyến tính tương đương với PCA tiêu chuẩn không?

Nếu trong kernel PCA tôi chọn kernel tuyến tính , thì kết quả sẽ khác với PCA tuyến tính thông thường ? Là các giải pháp về cơ bản khác nhau hoặc một số quan hệ được xác định rõ tồn tại?K( x , y ) = x⊤yK(x,y)= =x⊤yK(\mathbf{x},\mathbf{y}) = …

17 pca kernel-trick

Câu hỏi được gắn thẻ «pca»