pca पर टैग किए गए जवाब

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 …

30 r  pca  data-visualization  interpretation  biplot 

PCA के लिए आपका डेटा केंद्रित (या de-meaning) क्या अंतर करता है? मैंने सुना है कि यह गणित को आसान बनाता है या यह पहला पीसी को चर के माध्यम से हावी होने से रोकता है, लेकिन मुझे लगता है कि मैं अभी तक अवधारणा को मजबूती से समझने में …

30 r  pca  svd  eigenvalues  centering 

मैं अपनी समस्या को एक उदाहरण से समझाता हूँ। मान लीजिए कि आप किसी व्यक्ति की आय का अनुमान लगाना चाहते हैं, जो कुछ विशेषताएं बताती है: {आयु, लिंग, देश, क्षेत्र, शहर}। आपके पास एक प्रशिक्षण डाटासेट है train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

SPSS कारक निष्कर्षण के कई तरीके प्रदान करता है: प्रमुख घटक (जो कारक विश्लेषण बिल्कुल नहीं है) कम से कम वर्ग सामान्यीकृत कम से कम वर्ग अधिकतम संभाव्यता मुख्य धुरी अल्फा फैक्टरिंग छवि फैक्टरिंग पहला तरीका अनदेखा करना, जो कि कारक विश्लेषण नहीं है (लेकिन प्रमुख घटक विश्लेषण, पीसीए), इनमें …

29 spss  pca  factor-analysis 

मेरे पास बड़ी संख्या में हां / ना में कोई डेटासेट है। क्या मैं इस प्रकार के डेटा के लिए मुख्य घटकों (पीसीए) या किसी अन्य डेटा कटौती विश्लेषण (जैसे कारक विश्लेषण) का उपयोग कर सकता हूं? कृपया सलाह दें कि मैं SPSS का उपयोग करके ऐसा कैसे कर सकता …

29 spss  categorical-data  pca  factor-analysis  binary-data 

मैं हमेशा x पर ylm() का रैखिक प्रतिगमन करने के लिए R में उपयोग करता हूं । यह फ़ंक्शन एक गुणांक लौटाता है जैसे किyyyxxxय = β x ।ββ\betay=βx.y=βx.y = \beta x. आज मैंने कुल कम से कम वर्गों के बारे में सीखा और princomp()इसे पूरा करने के लिए उस …

29 r  pca  least-squares  deming-regression  total-least-squares 

मैं एंड्रयू एनए के कसेरा कोर्स और अन्य सामग्रियों से पीसीए का अध्ययन कर रहा हूं। स्टैनफोर्ड एनएलपी कोर्स cs224n के पहले असाइनमेंट में , और एंड्रयू एनजी से लेक्चर वीडियो में , वे कोविरियन मैट्रिक्स के ईजेन्वेक्टर अपघटन के बजाय एकवचन मूल्य अपघटन करते हैं, और एनजी यहां तक …

29 pca  linear-algebra  svd  eigenvalues  numerics 

मैंने मुख्य घटक विश्लेषण (पीसीए), खोजपूर्ण कारक विश्लेषण (ईएफए), और पुष्टिकरण कारक विश्लेषण (सीएफए) को पूरा किया है, डेटा को समान पैमाने (5-स्तरीय प्रतिक्रियाओं: कोई नहीं, थोड़ा, कुछ, ..) के साथ एक निरंतर के रूप में माना जाता है। चर। फिर, लावन का उपयोग करते हुए, मैंने सीएफए को चर …

28 pca  factor-analysis  ordinal-data  binary-data  likert 

जब मैं GAM का उपयोग करता हूं, तो यह मुझे अवशिष्ट डीएफ देता है (कोड में अंतिम पंक्ति)। इसका क्या मतलब है? GAM उदाहरण से परे, सामान्य तौर पर, क्या स्वतंत्रता की डिग्री की संख्या एक गैर-पूर्णांक संख्या हो सकती है?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

मेरे पास 336x256 फ़्लोटिंग पॉइंट नंबर (336 बैक्टीरियल जीनोम (कॉलम) x 256 सामान्यीकृत टेट्रान्यूक्लियोटाइड फ़्रीक्वेंसी (रो)) का एक मैट्रिक्स है, जैसे हर कॉलम 1 तक जोड़ता है)। जब मैं सिद्धांत घटक विश्लेषण का उपयोग करके अपना विश्लेषण चलाता हूं तो मुझे अच्छे परिणाम मिलते हैं। पहले मैं डेटा पर किमी …

27 r  pca  tsne 

मेरे पास एक क्लासिफायर है जिसे मैं सौ या तो सुविधाओं के साथ-साथ क्रॉस-वेलिडेशन पर कर रहा हूं, मैं सुविधाओं के इष्टतम संयोजनों को खोजने के लिए आगे का चयन कर रहा हूं। मैं पीसीए के साथ समान प्रयोगों को चलाने के खिलाफ भी इसकी तुलना करता हूं, जहां मैं …

27 classification  pca  feature-selection 

यदि मेरे पास अवलोकनों और चर (आयाम) के साथ एक डेटासेट है , और आम तौर पर छोटा है ( ), और छोटे से लेकर ( ) तक हो सकता है, तो शायद बहुत बड़ा ( )।p n n = 12 - 16 p p = 4 - 10 p …

27 pca  sample-size  factor-analysis 

इस एसई पर कई पोस्ट हैं जो प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) के लिए मजबूत दृष्टिकोणों पर चर्चा करते हैं, लेकिन मैं इस बात का एक भी अच्छा विवरण नहीं पा सकता हूं कि पीसीए पहली जगह में आउटलेर्स के लिए संवेदनशील क्यों है।

26 machine-learning  pca  outliers 

मैट्रिक्स के पीसीए (या SVD) सन्निकटन को देखते हुए के साथ एक मैट्रिक्स , हम जानते हैं कि का सबसे अच्छा कम रैंक अनुमान होता है ।एक्स एक्स एक्सXXXX^X^\hat XX^X^\hat XXXX क्या यह प्रेरित मानदंड∥⋅∥2∥⋅∥2\parallel \cdot \parallel_2 (यानी सबसे बड़ा स्वदेशी मानदंड) के अनुसार या फ्रोबेनियस मानदंड के अनुसार है?∥⋅∥F∥⋅∥F\parallel …

26 pca  svd  matrix-decomposition 

मेरे पास सुरक्षा रिटर्न का सहसंबंध मैट्रिक्स है जिसका निर्धारक शून्य है। (नमूना सहसंबंध मैट्रिक्स के बाद से यह थोड़ा आश्चर्यजनक है और संबंधित सहसंयोजक मैट्रिक्स सैद्धांतिक रूप से सकारात्मक होना चाहिए।) मेरी परिकल्पना यह है कि कम से कम एक सुरक्षा अन्य प्रतिभूतियों पर रैखिक रूप से निर्भर है। …

26 r  correlation  pca  linear-model  svd