pca पर टैग किए गए जवाब

मैं गॉसियन और बहुपद गुठली के साथ कर्नेल पीसीए ( 1 , 2 , 3 ) के बारे में पढ़ रहा था । गाऊसी कर्नेल अलग-अलग किसी भी प्रकार के गैर-डेटा डेटा को असाधारण रूप से अच्छी तरह से अलग कैसे करता है? कृपया एक सहज ज्ञान युक्त विश्लेषण दें, …

67 machine-learning  pca  svm  kernel-trick 

मैं अपने अनुभव में आर में SPSS से कुछ शोध (पीसीए का प्रयोग करके) पुन: पेश करने की कोशिश की है, principal() समारोह पैकेज से psychकेवल समारोह है कि करीब आया था (या यदि मेरी स्मृति मुझे सही में कार्य करता है, पर मृत) उत्पादन मैच के लिए। SPSS के …

63 r  spss  pca  factor-analysis  factor-rotation 

क्लस्टरिंग एल्गोरिथ्म (जैसे के-साधन) से पहले पीसीए (प्रमुख घटक विश्लेषण) को लागू करना एक आम बात है। यह माना जाता है कि यह अभ्यास (शोर में कमी) में क्लस्टरिंग परिणामों में सुधार करता है। हालाँकि मुझे पीसीए और के-मीन्स के बीच संबंधों के तुलनात्मक और गहन अध्ययन में दिलचस्पी है। …

60 clustering  pca  k-means 

मैं ZCA वाइटनिंग और सामान्य श्वेतकरण के बारे में उलझन में हूं (जो कि पीसीए eigenvalval के वर्गमूल द्वारा प्रमुख घटकों को विभाजित करके प्राप्त किया जाता है)। जहाँ तक मुझे पता है, UxZCAwhite=UxPCAwhite,xZCAwhite=UxPCAwhite,\mathbf x_\mathrm{ZCAwhite} = \mathbf U \mathbf x_\mathrm{PCAwhite}, जहां PCA eigenvectors हैं।UU\mathbf U जेडसीए व्हाइटनिंग के उपयोग क्या …

59 pca  dimensionality-reduction  image-processing 

पीसीए और ऑटोएन्कोडर दोनों ही डिमेंशन में कमी कर सकते हैं, इसलिए उनके बीच क्या अंतर हैं? मुझे किस स्थिति में एक दूसरे का उपयोग करना चाहिए?

56 machine-learning  pca  neural-networks  autoencoders 

परिचयात्मक सांख्यिकी और मशीन लर्निंग पर पुस्तक की सिफारिशों के लिए इस साइट पर कई सूत्र हैं लेकिन मैं प्राथमिकता के क्रम में उन्नत आंकड़ों पर एक पाठ की तलाश कर रहा हूं: अधिकतम संभावना, सामान्यीकृत रैखिक मॉडल, प्रमुख घटक विश्लेषण, गैर-रेखीय मॉडल । मैंने एसी डेविसन द्वारा सांख्यिकीय मॉडल …

55 generalized-linear-model  pca  maximum-likelihood  references  saddlepoint-approximation 

मैं फीचर चयन के लिए नया हूं और मैं सोच रहा था कि आप फीचर चयन करने के लिए पीसीए का उपयोग कैसे करेंगे। क्या पीसीए प्रत्येक इनपुट चर के लिए एक सापेक्ष स्कोर की गणना करता है जिसे आप नॉनफॉर्मेटिव इनपुट चर को फ़िल्टर करने के लिए उपयोग कर …

54 r  pca  feature-selection 

मैंने पहले स्टैकऑवरफ्लो पर यह पूछा था, लेकिन ऐसा लगता है कि यह यहां अधिक उपयुक्त हो सकता है, यह देखते हुए कि इसे एसओ पर कोई जवाब नहीं मिला। यह आँकड़ों और प्रोग्रामिंग के बीच चौराहे की तरह है। पीसीए (प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस) करने के लिए मुझे कुछ कोड …

54 pca  algorithms  model-evaluation  high-dimensional 

मैंने पीसीए के बारे में बहुत कुछ पढ़ा है, जिसमें विभिन्न ट्यूटोरियल और प्रश्न शामिल हैं (जैसे कि यह एक , यह एक , यह एक और यह एक )। पीसीए अनुकूलन करने की कोशिश कर रही ज्यामितीय समस्या मेरे लिए स्पष्ट है: पीसीए पुनर्निर्माण (प्रक्षेपण) त्रुटि को कम करके …

54 pca  optimization  linear-algebra  intuition 

मुझे आश्चर्य हो रहा है कि क्या यह व्याख्या में फर्क करता है कि क्या केवल आश्रित, आश्रित और स्वतंत्र, या केवल स्वतंत्र चर ही रूपांतरित हैं। के मामले पर विचार करें log(DV) = Intercept + B1*IV + Error मैं IV की व्याख्या प्रतिशत वृद्धि के रूप में कर सकता …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

प्रधान घटक विश्लेषण मैट्रिक्स अपघटन का उपयोग कर सकते हैं , लेकिन यह वहां पहुंचने के लिए सिर्फ एक उपकरण है। आप मैट्रिक्स बीजगणित के उपयोग के बिना प्रमुख घटक कैसे पाएंगे? उद्देश्य फ़ंक्शन (लक्ष्य) क्या है, और क्या बाधाएं हैं?

42 pca 

मैं एक प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस (PCA) या एम्पिरिकल ऑर्थोगोनल फंक्शन (EOF) एनालिसिस से निकलने वाले महत्वपूर्ण पैटर्न की संख्या निर्धारित करने में दिलचस्पी रखता हूँ। मुझे इस पद्धति को जलवायु डेटा पर लागू करने में विशेष रुचि है। डेटा फ़ील्ड MxN मैट्रिक्स है जिसमें M समय आयाम (जैसे दिन) और …

40 r  pca  bootstrap  monte-carlo 

मैं यह देखना चाहता हूं कि पाठ सुधार व्यवहार के 7 उपाय (पाठ को सही करने में लगने वाला समय, कीस्ट्रोक्स की संख्या आदि) एक-दूसरे से संबंधित हैं। उपाय सहसंबद्ध हैं। मैंने पीसीए को यह देखने के लिए चलाया कि कैसे उपायों को पीसी 1 और पीसी 2 पर पेश …

39 pca  tsne 

मैं ऐसे उदाहरणों के बारे में पढ़ता रहता हूं जहां हम डेटा को केंद्र में रखते हैं (उदाहरण के लिए, नियमितीकरण या पीसीए के साथ) ताकि इंटरसेप्ट को हटा दिया जाए (जैसा कि इस प्रश्न में वर्णित है )। मुझे पता है कि यह सरल है, लेकिन मुझे यह समझने …

39 regression  pca  centering 

मैं उच्च आदेश प्रणालियों की गतिशीलता को कम करना चाहता हूं और अधिकांश कोवरियन को अधिमानतः 2 आयामी या 1 आयामी क्षेत्र पर कब्जा करना चाहता हूं। मैं समझता हूं कि यह प्रमुख घटक विश्लेषण के माध्यम से किया जा सकता है, और मैंने कई परिदृश्यों में पीसीए का उपयोग …

38 pca  data-visualization  binary-data  dimensionality-reduction  correspondence-analysis