Pytania oznaczone «pca»

11
R / mgcv: Dlaczego produkty tensorowe te () i ti () wytwarzają różne powierzchnie?

mgcvOpakowanie Rposiada dwie funkcje montowania interakcji produktów napinacz: te()i ti(). Rozumiem podstawowy podział pracy między nimi (dopasowanie interakcji nieliniowej vs. rozkładanie tej interakcji na główne efekty i interakcję). To, czego nie rozumiem, to dlaczego te(x1, x2)i ti(x1) + ti(x2)...

r gam mgcv conditional-probability mixed-model references bayesian estimation conditional-probability machine-learning optimization gradient-descent r hypothesis-testing wilcoxon-mann-whitney time-series bayesian inference change-point time-series anova repeated-measures statistical-significance bayesian contingency-tables regression prediction quantiles classification auc k-means scikit-learn regression spatial circular-statistics t-test effect-size cohens-d r cross-validation feature-selection caret machine-learning modeling python optimization frequentist correlation sample-size normalization group-differences heteroscedasticity independence generalized-least-squares lme4-nlme references mcmc metropolis-hastings optimization r logistic feature-selection separation clustering k-means normal-distribution gaussian-mixture kullback-leibler java spark-mllib data-visualization categorical-data barplot hypothesis-testing statistical-significance chi-squared type-i-and-ii-errors pca scikit-learn conditional-expectation statistical-significance meta-analysis intuition r time-series multivariate-analysis garch machine-learning classification data-mining missing-data cart regression cross-validation matrix-decomposition categorical-data repeated-measures chi-squared assumptions contingency-tables prediction binary-data trend test-for-trend matrix-inverse anova categorical-data regression-coefficients standard-error r distributions exponential interarrival-time copula log-likelihood time-series forecasting prediction-interval mean standard-error meta-analysis meta-regression network-meta-analysis systematic-review normal-distribution multiple-regression generalized-linear-model poisson-distribution poisson-regression r sas cohens-kappa
11
Praktyczny samouczek PCA z danymi

Wyszukiwanie w Internecie samouczka PCA daje tysiące wyników (nawet wideo). Wiele samouczków jest bardzo dobrych. Ale nie jestem w stanie znaleźć żadnego praktycznego przykładu, w którym wyjaśniono PCA przy użyciu niektórych zestawów danych, których mogę użyć do demonstracji. Potrzebuję samouczka,...

data-visualization dataset pca data-mining
11
PCA, ICA i mapy własne Laplaciana

Pytanie Jestem bardzo zainteresowany metodą Laplacian Eigenmaps. Obecnie używam go do redukcji wymiarów w moich zestawach danych medycznych. Jednak natknąłem się na problem przy użyciu tej metody. Na przykład mam pewne dane (sygnały widmowe) i mogę użyć PCA (lub ICA), aby uzyskać trochę...

pca ica
11
Strzały zmiennych podstawowych w biplocie PCA w R.

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...

r pca biplot
11
Analiza i regresja głównych składników w języku Python

Próbuję wymyślić, jak odtworzyć w Pythonie niektóre prace, które wykonałem w SAS. Korzystając z tego zestawu danych , gdzie problemem jest wielokoliniowość, chciałbym przeprowadzić analizę głównych składników w Pythonie. Przyjrzałem się scikit-learn i statsmodels, ale nie jestem pewien, jak...

pca python scikit-learn
11
Czy wartości skalowania w liniowej analizie dyskryminacyjnej (LDA) można wykorzystać do wykreślenia zmiennych objaśniających na liniowych dyskryminatorach?

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...

r pca multivariate-analysis discriminant-analysis biplot