biplot पर टैग किए गए जवाब

Biplot या दोहरे कथानक एक अन्वेषणात्मक ग्राफ पेश करने के लिए है - अंक या वैक्टर के रूप में - दोनों अवलोकन (नमूना) और डेटा के चर। अक्ष आम तौर पर अव्यक्त प्रमुख आयाम हैं। Biplot का उपयोग अक्सर मुख्य घटक विश्लेषण, पत्राचार विश्लेषण और अन्य बहुभिन्नरूपी विधियों को चित्रित करने के लिए किया जाता है।

1
PCA और पत्राचार Biplot के संबंध में उनके विश्लेषण
Biplot का उपयोग अक्सर मुख्य घटक विश्लेषण (और संबंधित तकनीकों) के परिणामों को प्रदर्शित करने के लिए किया जाता है । यह एक दोहरी या ओवरले स्कैप्लेट है जो एक साथ घटक लोडिंग और घटक स्कोर दिखा रहा है । मैं @amoeba आज द्वारा सूचित किया गया था कि वह …
3
एक लाख, पीसीए संस्करण की कल्पना
क्या प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस के आउटपुट की कल्पना करना संभव है जो सिर्फ सारांश सारणियों की तुलना में अधिक अंतर्दृष्टि देते हैं? क्या यह करना संभव है जब टिप्पणियों की संख्या बड़ी हो, ~ 1e4 कहें? और क्या यह संभव है कि आर [अन्य वातावरण में आपका स्वागत है]?
2
प्रमुख घटक विश्लेषण में द्विपद की व्याख्या
मैं इस अच्छे ट्यूटोरियल में आया: आर। अध्याय 13. प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस का उपयोग करके सांख्यिकीय विश्लेषण की एक हैंडबुक: ओलंपिक हेप्टाथलॉन आर पीसी भाषा में पीसीए कैसे करें। मैं चित्र 13.3 की व्याख्या को नहीं समझता: तो मैं पहले eigenvector बनाम दूसरे eigenvector की साजिश रच रहा हूं। इसका …
1
2 डी पत्राचार विश्लेषण भूखंडों की व्याख्या करना
मैं दूर-दूर तक इंटरनेट खोज रहा हूं ... मुझे अभी तक 2 डी पत्राचार विश्लेषण भूखंडों की व्याख्या करने का एक बहुत अच्छा अवलोकन मिल गया है। किसी को अंक के बीच की दूरी की व्याख्या पर कुछ सलाह दे सकता है? शायद एक उदाहरण से मदद मिलेगी, यहाँ एक …
1
एक पीसीए द्विध्रुव पर तीर की स्थिति
मैं जावास्क्रिप्ट में प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस (PCA) के लिए एक बाइपोलॉट लागू करना चाहता हूँ। मेरा सवाल है, मैं डेटा मैट्रिक्स के सिंगुलर वेक्टर अपघटन (एसवीडी) के तीर के निर्देशांक का निर्धारण कैसे करूं ?U,V,DU,V,DU,V,D यहाँ R द्वारा निर्मित एक उदाहरण biplot है: biplot(prcomp(iris[,1:4])) मैंने इसे बीप्लॉट पर विकिपीडिया लेख …
18 pca  svd  biplot 
2
पीसीए बाइपोलॉट पर चार अक्ष क्या हैं?
जब आप PCA विश्लेषण के लिए एक द्विपद का निर्माण करते हैं, तो आपके पास x- अक्ष पर मुख्य घटक PC1 स्कोर होता है और y- अक्ष पर PC2 स्कोर होता है। लेकिन स्क्रीन के दाईं और शीर्ष पर अन्य दो कुल्हाड़ी क्या हैं?
18 r  pca  biplot 
1
PCA घटक के साथ एक चर (बाइपोलॉट / लोडिंग प्लॉट पर) का उचित संघ माप क्या है?
मैं FactoMineRअव्यक्त चर के लिए माप के अपने डेटा सेट को कम करने के लिए उपयोग कर रहा हूं । ऊपर दिए गए चर का नक्शा मेरे लिए व्याख्या करने के लिए स्पष्ट है, लेकिन जब चर और घटक के बीच जुड़ाव की बात आती है तो मैं भ्रमित हो …
1
एक पीसीए द्विध्रुवीय में तीर का क्या मतलब है?
निम्नलिखित पीसीए biplot पर विचार करें: 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) वहाँ लाल तीरों का एक गुच्छा लगाया जाता है, उनका क्या मतलब है? मुझे पता था कि "वर 1" के साथ लेबल किया गया पहला तीर …
14 r  pca  linear-algebra  biplot 
1
पीसीए और पीएलएस में "लोडिंग" और "सहसंबंध लोडिंग" के बीच अंतर क्या है?
प्रधान घटक विश्लेषण (पीसीए) करते समय एक सामान्य बात यह है कि चर के बीच संबंधों की जांच के लिए एक दूसरे के खिलाफ दो लोडिंग की साजिश रचें। मूल घटक प्रतिगमन और पीएलएस प्रतिगमन करने के लिए पीएलएस आर पैकेज के साथ पेपर में एक अलग भूखंड है, जिसे …
1
पीसीए में पीसीए द्विध्रुवीय में अंतर्निहित चर के तीर
प्रश्न को सॉफ्टवेयर-विशिष्ट बनाने के जोखिम पर, और इसकी सर्वव्यापकता और आदर्शवादिता के बहाने से, मैं biplot()R के फंक्शन के बारे में पूछना चाहता हूं , और, विशेष रूप से, इसके डिफ़ॉल्ट, सुपरमिपल लाल तीरों की गणना और प्लॉटिंग के बारे में, अंतर्निहित चर के लिए। [कुछ टिप्पणियों की समझ …
11 r  pca  biplot 
3
क्या रेखीय विभेदक विश्लेषण (LDA) में स्केलिंग मान का उपयोग रेखीय विभेदकों पर व्याख्यात्मक चर बनाने के लिए किया जा सकता है?
प्रमुख घटक विश्लेषण के माध्यम से प्राप्त मूल्यों के एक द्विप्लव का उपयोग करके, व्याख्यात्मक चर का पता लगाना संभव है जो प्रत्येक सिद्धांत घटक को बनाते हैं। क्या यह रैखिक विवेचक विश्लेषण के साथ भी संभव है? उपलब्ध कराए गए उदाहरण द डेटा "एडगर एंडरसन का आइरिस डेटा" ( …
1
इस पीसीए की व्याख्या कैसे करें कि लोग किस क्षेत्र में रुचि रखते हैं, इस सर्वेक्षण से आ रहे हैं?
पृष्ठभूमि: मैंने अपने सर्वेक्षण में सैकड़ों प्रतिभागियों से पूछा कि वे चयनित क्षेत्रों में कितनी दिलचस्पी रखते हैं (पांच बिंदु लिकर्ट स्केल के साथ 1 इंगित करता है "रुचि नहीं" और 5 "रुचि" दर्शाता है)। फिर मैंने पीसीए की कोशिश की। नीचे दी गई तस्वीर पहले दो प्रमुख घटकों में …
1
डेटा स्पेस, वेरिएबल स्पेस, ऑब्जर्वेशन स्पेस, मॉडल स्पेस (जैसे लीनियर रिग्रेशन में)
मान लीजिए हमारे पास डेटा मैट्रिक्स , जो -by- , और लेबल वेक्टर , जो -by-one है। यहां, मैट्रिक्स की प्रत्येक पंक्ति एक अवलोकन है, और प्रत्येक कॉलम एक आयाम / चर से मेल खाती है। (मान )एक्सX\mathbf{X}nnnपीppYYYnnnn > पीn>pn>p तो क्या करते हैं data space, variable space, observation space, …
हमारी साइट का प्रयोग करके, आप स्वीकार करते हैं कि आपने हमारी Cookie Policy और निजता नीति को पढ़ और समझा लिया है।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.