pca पर टैग किए गए जवाब

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 …

38 pca  multivariate-analysis  svd  correspondence-analysis  biplot 

यहाँ बिशप की "पैटर्न रिकॉग्निशन एंड मशीन लर्निंग" पुस्तक, खंड 12.2.4 "कारक विश्लेषण" से एक उद्धरण है: हाइलाइट किए गए भाग के अनुसार, कारक विश्लेषण मैट्रिक्स में चर के बीच कोवरियन को पकड़ता हैWWW । मुझे आश्चर्य है कि कैसे ? यहाँ मैं इसे कैसे समझ सकता हूँ। कहो मनाया …

37 pca  factor-analysis  geometry 

मैंने दो अलग-अलग फ़ंक्शन ( prcompऔर princomp) का उपयोग करते हुए आर के साथ मुख्य घटक विश्लेषण (पीसीए) किया और देखा कि पीसीए स्कोर साइन में भिन्न थे। यह कैसे हो सकता है? इस पर विचार करो: set.seed(999) prcomp(data.frame(1:10,rnorm(10)))$x PC1 PC2 [1,] -4.508620 -0.2567655 [2,] -3.373772 -1.1369417 [3,] -2.679669 1.0903445 …

37 r  pca  factor-analysis 

पीसीए को एक रैखिक प्रक्रिया माना जाता है, हालांकि: PCA(X)≠PCA(X1)+PCA(X2)+…+PCA(Xn),PCA(X)≠PCA(X1)+PCA(X2)+…+PCA(Xn),\mathrm{PCA}(X)\neq \mathrm{PCA}(X_1)+\mathrm{PCA}(X_2)+\ldots+\mathrm{PCA}(X_n), जहाँ । यह कहना है कि eigenvectors डेटा पर PCAs द्वारा प्राप्त मैट्रिक्स है डेटा के योग पर eigenvectors पीसीए द्वारा प्राप्त बराबर करने के लिए योग नहीं है matrices । लेकिन एक रैखिक समारोह की परिभाषा नहीं है …

35 pca  linear 

मेरे पास एक डेटासेट है जिसके लिए मेरे पास बाइनरी लेबल के कई सेट हैं। लेबलों के प्रत्येक सेट के लिए, मैं एक क्लासिफायरियर को प्रशिक्षित करता हूं, इसे क्रॉस-वैलिडेशन द्वारा मूल्यांकन करता हूं। मैं प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) का उपयोग करके आयामीता कम करना चाहता हूं। मेरा सवाल यह …

35 machine-learning  classification  pca  cross-validation 

एक हालिया असाइनमेंट में, हमें कहा गया था कि पीसीए का उपयोग एमएनआईएसटी अंकों पर 64 (8 x 8 चित्र) से आयामों को कम करने के लिए 2. हम फिर एक गाऊसी मिक्सचर मॉडल का उपयोग करके अंकों को क्लस्टर करना था। पीसीए केवल 2 प्रमुख घटकों का उपयोग करके …

34 classification  clustering  pca  dimensionality-reduction  tsne 

मेरे सवाल कारक विश्लेषण (या पीसीए में घटकों) में कारकों के रोटेशन करने के पीछे सहज कारण क्या है? मेरी समझ यह है, यदि चर शीर्ष घटकों (या कारकों) में लगभग समान रूप से लोड होते हैं तो जाहिर है कि घटकों को अलग करना मुश्किल है। तो इस मामले …

33 pca  interpretation  factor-analysis  dimensionality-reduction  factor-rotation 

पृष्ठभूमि : मैं किसी शहर के आवासीय क्षेत्रों को उनकी सामाजिक-आर्थिक विशेषताओं के आधार पर समूहों में वर्गीकृत करना चाहता हूं, जिसमें आवास इकाई घनत्व, जनसंख्या घनत्व, हरा अंतरिक्ष क्षेत्र, आवास मूल्य, स्कूलों की संख्या / स्वास्थ्य केंद्र / दिन देखभाल केंद्र आदि शामिल हैं। मैं यह समझना चाहता हूं …

32 clustering  pca  k-means  dimensionality-reduction 

प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) में, कोई भी घटकों को खोजने के लिए सहसंयोजक मैट्रिक्स या सहसंबंध मैट्रिक्स चुन सकता है (अपने संबंधित eigenvectors से)। ये अलग-अलग परिणाम (पीसी लोडिंग और स्कोर) देते हैं, क्योंकि दोनों मैट्रिसेस के बीच आइजनवेक्टर समान नहीं हैं। मेरी समझ यह है कि यह इस तथ्य …

32 pca  factor-analysis 

पीसीए एल्गोरिथ्म को सहसंबंध मैट्रिक्स के रूप में तैयार किया जा सकता है (मान लें कि डेटा XXX पहले से ही सामान्य हो गया है और हम केवल पहले पीसी पर प्रक्षेपण पर विचार कर रहे हैं)। उद्देश्य समारोह के रूप में लिखा जा सकता है: maxw(Xw)T(Xw)s.t.wTw=1.maxw(Xw)T(Xw)s.t.wTw=1. \max_w (Xw)^T(Xw)\; \: …

32 pca  optimization 

न्यूरल नेटवर्क्स के साथ डेटा की आयामीता को कम करने में हिंटन और सलाखुद्दीनोव , विज्ञान 2006 ने एक गहन ऑटोएन्कोडर के उपयोग के माध्यम से एक गैर-रैखिक पीसीए का प्रस्ताव किया। मैंने कई बार Tensorflow के साथ PCA autoencoder बनाने और प्रशिक्षित करने की कोशिश की है लेकिन मैं …

31 pca  python  deep-learning  tensorflow  autoencoders 

/ संपादित करें: आगे का अनुसरण करें अब आप irlba :: prcomp_irlba का उपयोग कर सकते हैं / संपादित करें: मेरी अपनी पोस्ट पर चल रहा है। irlbaअब "केंद्र" और "पैमाने" तर्क हैं, जो आपको सिद्धांत घटकों की गणना करने के लिए इसका उपयोग करते हैं, उदाहरण के लिए: pc …

31 r  pca  dimensionality-reduction  svd  matrix-decomposition 

दो गैर-अतिव्यापी आबादी (रोगियों और स्वस्थ, कुल ) के एक डेटासेट में मैं निरंतर आश्रित चर के लिए महत्वपूर्ण ( स्वतंत्र चर में से) महत्वपूर्ण भविष्यवाणियां खोजना चाहता हूं । भविष्यवक्ताओं के बीच सहसंबंध मौजूद है। मुझे यह पता लगाने में दिलचस्पी है कि क्या भविष्यवाणियों में से कोई भी …

31 regression  pca  feature-selection  stepwise-regression  underdetermined 

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]?

31 r  data-visualization  pca  biplot 

मेरे पास एक बड़ा डेटासेट है और मैं एक आयामी कमी करना चाहता हूं। अब हर जगह मैंने पढ़ा है कि मैं इसके लिए पीसीए का उपयोग कर सकता हूं। हालाँकि, मुझे अभी भी पीसीए की गणना / प्रदर्शन करने के बाद क्या करना है, यह प्रतीत नहीं होता है। …

30 r  pca