Wykres biplot lub wykres podwójny to wykres eksploracyjny, który przedstawia - jako punkty lub wektory - zarówno obserwacje (próbkę), jak i zmienne danych. Osie mają zwykle ukryte główne wymiary. Biplot jest często używany do przedstawiania analizy głównych składowych, analizy korespondencji i innych metod wielowymiarowych.
Biplot jest często używany do wyświetlania wyników analizy głównych składników (i powiązanych technik). Jest to podwójny lub nakładkowy wykres rozrzutu pokazujący obciążenia komponentów i oceny komponentów jednocześnie. @Amoeba poinformował mnie dzisiaj, że udzielił odpowiedzi odbiegającej od...
Czy możliwe jest zwizualizowanie wyników analizy głównych składników w sposób zapewniający lepszy wgląd niż tylko tabele podsumowań? Czy można to zrobić, gdy liczba obserwacji jest duża, powiedzmy ~ 1e4? I czy można to zrobić w R [mile widziane inne
Natknąłem się na ten przyjemny samouczek: Podręcznik analiz statystycznych przy użyciu R. Rozdział 13. Analiza głównych składników: Olimpijski heptathlon na temat tego, jak robić PCA w języku R. Nie rozumiem interpretacji rysunku 13.3: Planuję więc pierwszy wektor własny vs drugi wektor własny....
Szukałem w Internecie daleko i daleko ... Muszę znaleźć naprawdę dobry przegląd interpretacji wykresów analizy korespondencji 2D. Czy ktoś mógłby udzielić porady na temat interpretacji odległości między punktami? Być może przydałby się przykład, oto spisek znaleziony na wielu stronach, które...
Kiedy konstruujesz biplot do analizy PCA, masz wyniki składowej głównej PC1 na osi x i oceny PC2 na osi y. Ale jakie są pozostałe dwie osie po prawej i na górze
Szukam zaimplementować biplot do analizy głównych składników (PCA) w JavaScript. Moje pytanie brzmi: jak określić współrzędne strzałek z wyjścia U,V,DU,V,DU,V,D rozkładu pojedynczego wektora (SVD) macierzy danych? Oto przykładowy dwupłat wyprodukowany przez
Używam FactoMineRdo zredukowania mojego zestawu danych pomiarów do ukrytych zmiennych. Powyższa mapa zmiennych jest dla mnie jasna do interpretacji, ale jestem zdezorientowany, jeśli chodzi o powiązania między zmiennymi a składnikiem 1. Patrząc na mapę zmiennych ddpi covjest ona bardzo blisko...
Rozważ następujący dwupłat PCA: library(mvtnorm) set.seed(1) x <- rmvnorm(2000, rep(0, 6), diag(c(5, rep(1,5)))) x <- scale(x, center=T, scale=F) pc <- princomp(x) biplot(pc) Zostało narysowanych kilka czerwonych strzałek, co one oznaczają? Wiedziałem, że pierwsza strzałka oznaczona...
Korzystając z dwójki wartości uzyskanych w wyniku analizy głównego składnika, możliwe jest zbadanie zmiennych objaśniających, które składają się na każdy podstawowy składnik. Czy jest to również możliwe w przypadku liniowej analizy dyskryminacyjnej? Podane przykłady wykorzystują Dane to „Dane Iris...
Podczas wykonywania głównej analizy składowej (PCA) powszechną rzeczą do zrobienia jest wykreślenie dwóch obciążeń względem siebie w celu zbadania zależności między zmiennymi. W pracy dołączonej do pakietu PLS R do wykonywania regresji głównej składowej i regresji PLS istnieje inny wykres, zwany...
Ryzykując, że pytanie będzie specyficzne dla oprogramowania i pod pretekstem jego wszechobecności i osobliwości, chcę zapytać o funkcję biplot()w R, a dokładniej o obliczenie i wykreślenie domyślnych, nałożonych na siebie czerwonych strzałek, odpowiadających do podstawowych zmiennych. [Aby nadać...
Kontekst: Zapytałem setki uczestników ankiety, jak bardzo są zainteresowani wybranymi obszarami (według pięciopunktowej skali Likerta, gdzie 1 wskazuje „nie zainteresowany”, a 5 wskazuje „zainteresowany”). Potem spróbowałem PCA. Poniższy obraz przedstawia dwa pierwsze główne elementy. Kolory są...
Załóżmy, że mamy macierz danych XX\mathbf{X}, który jest nnn-przez-pppi wektor etykiety YYY, który jest nnn-do-jednego. Tutaj każdy wiersz macierzy jest obserwacją, a każda kolumna odpowiada wymiarowi / zmiennej. (założyćn > pn>pn>p) Więc co data space, variable space, observation space,...