Описание тега principal-components
Выполняет анализ главных компонентов на заданной матрице данных и возвращает результаты в виде объекта класса prcomp.
1
ответ
Форма PCA .fit_transform Scikit-learn является несовместимой (n_samples << m_attributes)
Я получаю разные формы для моего PCA, используя sklearn, Почему мое преобразование не приводит к массиву тех же размеров, что и документы? fit_transform(X, y=None) Fit the model with X and apply the dimensionality reduction on X. Parameters: X : arr…
08 июл '16 в 22:08
2
ответа
Анализ основных компонентов (PCA) - доступ к форме
Я новичок в Python, и я пытаюсь применить анализ основных компонентов (PCA) для набора изображений. Я хочу поместить изображения в матрицу, чтобы иметь возможность выполнять PCA. Я все еще в начале, но у меня есть ошибки. import numpy as np import I…
05 апр '13 в 19:13
0
ответов
Как разобраться в анализе главных компонентов (PCA) в MATLAB
У меня есть набор данных из 3 различных переменных, каждая переменная имеет 37 точек данных следующим образом: Variable_1 = [0.489274770173646 0.534659090909091 0.496806966618287 0.593160935871933 0.542091836734694 0.514607775477341 0.58071549705241…
04 мар '16 в 16:10
0
ответов
Есть ли связь между факторами в методе ФА?
Я делаю факторный анализ своего набора данных (у меня есть 85 атрибутов и данных, доступных для 20 участников), я решил использовать 19 атрибутов, чтобы покрыть 98 % отклонения, но мой результат с 19 факторами привел меня в замешательство. Я построи…
22 янв '16 в 20:04
0
ответов
Комплексные числа в главных компонентах с симметричной корреляционной матрицей
После запуска PCA с реальными данными и симметричной корреляционной матрицей я получаю комплексные числа в основных компонентах. Когда я делаю случайную выборку на основе данных, я вижу, что иногда главные компоненты являются реальными, а иногда сло…
25 мар '16 в 18:36
1
ответ
Анализ основных компонентов в Java
Я пытаюсь добиться умножения в массиве для выполнения PCA в Java Я вычислил среднее значение и вычел его из каждого значения x. Далее мне нужно найти ковариацию Итак, чтобы найти, что мне нужно умножить все комбинации в данном массиве [a,b,c] -->…
15 июл '14 в 08:18
1
ответ
Терминология анализа основных компонентов OpenCV - что на самом деле представляет собой "образец"?
Я работаю с анализом основных компонентов ( PCA) в openCV. Входные данные конструктора для интересующего меня случая: PCA(InputArray data, InputArray mean, int flags, double retainedVariance); Относительно "данных" InputArray в документах указано, ч…
19 июл '15 в 05:48
6
ответов
Что означает "аргумент", который "не логичен" в MCA FactoMineR?
Я пытаюсь запустить MCA на базе данных с использованием FactoMineR. Он содержит только 0/1 числовых столбцов, а его размер составляет 200.000 * 20. require(FactoMineR) result <- MCA(data[, colnames, with=F], ncp = 3) Я получаю следующую ошибку: О…
14 дек '15 в 11:42
1
ответ
1-й главный компонент из 3 точек на линии
Я немного запутался в первых основных направлениях. Скажем, у меня есть три точки в двухмерном евклидовом пространстве: (1,1), (2,2) и (3,3), и я хочу вычислить первый главный компонент. Сначала я вижу, что центр (2,2), поэтому я перемещаю все точки…
13 окт '16 в 01:02
3
ответа
Дисперсия главного компонента, задаваемая собственным значением для главного собственного вектора
В принципе компонентный анализ Мне было интересно, почему данные, проецируемые на основной компонент, имеют дисперсию по собственному значению, соответствующему главному собственному вектору? Я не могу найти объяснение в моем учебнике.
12 авг '12 в 06:46
1
ответ
Использование анализа основных компонентов (PCA) для сокращения возможностей (HOG-PCA)
Используя гистограмму упорядоченных градиентов (HoG), я вычислил особенности 15 образцов изображений. Векторы признаков, генерируемые этими выборками, очень велики (то есть занимают много памяти). Чтобы уменьшить эти векторы функций, я использую ана…
15 апр '15 в 15:44
1
ответ
Основной компонент функции Incanter
Я пытался использовать principal-components функция от Incanter, чтобы сделать PCA и, кажется, не в порядке в его использовании. Я нашел в Интернете несколько примеров данных из учебника PCA и хотел попрактиковаться в них: (def data [[0.69 0.49] [-1…
26 мар '14 в 23:08
0
ответов
Основные компоненты для категориальных переменных
У меня есть данные, которые содержат как непрерывные, так и категориальные переменные. Я хочу найти основные компоненты, как можно найти с помощью prcomp функция (в R) для непрерывных переменных. Я видел функцию MFA в FactoMineR пакет. Я сгруппирова…
09 сен '15 в 09:27
1
ответ
PCA проекционный график с ggplot2
У меня есть график, который демонстрирует идею проекции точек на ось с наибольшей дисперсией. Код в R ниже, и мне нужен начальный указатель, как воспроизвести этот сюжет в ggplot2, # Simulate data library(mvtnorm) set.seed(2014) Sigma <- matrix(d…
04 авг '14 в 17:00
2
ответа
Анализ основных компонентов с использованием pandas dataframe
Как я могу рассчитать Анализ основных компонентов на основе данных в пандах?
25 апр '14 в 00:22
1
ответ
Анализ основных компонентов с использованием sklearn и panda
Я попытался воспроизвести результаты из учебника PCA здесь ( учебник PCA), но у меня есть некоторые проблемы. Из того, что я понимаю, я следую за шагами, чтобы применить PCA, поскольку они должны быть. Но мои результаты не похожи на результаты в уче…
18 июн '15 в 19:31
2
ответа
Интерпретация первых нескольких компонентов PCA для распознавания рукописных цифр
Поэтому в Matlab я выполняю PCA на рукописных цифрах. По сути, я имею в виду 30*30 размерных изображений, то есть 900 пикселей, и после PCA я рассматриваю компоненты, которые фиксируют большую часть дисперсии, скажем, первые 80 основных компонентов …
18 апр '15 в 09:59
2
ответа
Не понимаю вывод анализа основных компонентов (PCA) в Python
Я сделал PCA в Python на аудиограммах и столкнулся со следующей проблемой: у меня есть матрица, где каждая строка состоит из сплющенных особенностей песни. После применения PCA мне стало ясно, что размеры уменьшены. НО я не могу найти эти данные изм…
19 окт '15 в 23:49
1
ответ
Извлечение полезной информации из K-Means о главных компонентах
Я работаю с относительно большим набором данных (используя только около 1/32 его, но это подмножество составляет примерно 50000x9000). Чтобы выполнить анализ этого, я предпринял несколько шагов для уменьшения размерности, чтобы затем применить алгор…
14 авг '15 в 23:36
2
ответа
Как использовать анализ основных компонентов в задачах классификации машинного обучения под наблюдением?
Я работал через концепции анализа основных компонентов в R. Мне удобно применять PCA к (скажем, помеченному) набору данных и, в конечном итоге, извлечь из моей матрицы наиболее интересные первые несколько основных компонентов в виде числовых перемен…
28 ноя '13 в 02:37