pca पर टैग किए गए जवाब

इसे पुन: उत्पन्न करने के लिए आप डिकैथलॉन डेटासेट {FactoMineR} का उपयोग कर सकते हैं। सवाल यह है कि गणना किए गए आइजेनवेल्स कोवरियन मैट्रिक्स से भिन्न क्यों हैं। यहाँ का उपयोग कर eigenvalues ​​हैं princomp: > library(FactoMineR);data(decathlon) > pr <- princomp(decathlon[1:10], cor=F) > pr$sd^2 Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 Comp.5 …

22 r  pca 

मैं समझता हूं कि मूल घटक विश्लेषण (पीसीए) मूल रूप से क्रॉस अनुभागीय डेटा के लिए लागू किया जा सकता है। क्या पीसीए को समय श्रृंखला डेटा के लिए प्रभावी रूप से समय श्रृंखला चर के रूप में निर्दिष्ट करके और सामान्य रूप से पीसीए चलाने के लिए इस्तेमाल किया …

22 time-series  pca 

एक अतिरिक्त अवरोध के साथ रिज प्रतिगमन पर विचार करें, जिसमें आवश्यक है कि में यूनिट योग है वर्गों (समकक्ष, इकाई विचरण); यदि आवश्यक हो, तो कोई मान सकता है कि पास इकाई राशि का योग है:y^y^\hat{\mathbf y}yy\mathbf y β^∗λ=argmin{∥y−Xβ∥2+λ∥β∥2}s.t.∥Xβ∥2=1.β^λ∗=arg⁡min{‖y−Xβ‖2+λ‖β‖2}s.t.‖Xβ‖2=1.\hat{\boldsymbol\beta}_\lambda^* = \arg\min\Big\{\|\mathbf y - \mathbf X \boldsymbol \beta\|^2+\lambda\|\boldsymbol\beta\|^2\Big\} \:\:\text{s.t.}\:\: \|\mathbf …

21 pca  regularization  ridge-regression  partial-least-squares  constrained-regression 

मैं एक ऐसे परिदृश्य पर आया हूं, जहां मेरे पास 10 लोगों (इसलिए 100 नमूनों) के लिए 10 सिग्नल / व्यक्ति हैं जिसमें 14000 डेटा पॉइंट (आयाम) हैं, जिन्हें मुझे एक क्लासिफायर करने की आवश्यकता है। मैं इस डेटा की गतिशीलता को कम करना चाहूंगा और पीसीए ऐसा करने का …

21 pca  dimensionality-reduction  svd 

मैं यादृच्छिक डेटा के SVD परिणाम में एक बहुत ही अजीब व्यवहार का निरीक्षण करता हूं, जिसे मैं Matlab और R दोनों में पुन: उत्पन्न कर सकता हूं। यह LAPACK लाइब्रेरी में कुछ संख्यात्मक मुद्दे जैसा दिखता है; क्या यह? मैं शून्य माध्य और पहचान सहसंयोजक के साथ आयामी गाऊसी …

21 pca  svd  linear-algebra  numerics 

कार्यात्मक प्रमुख घटक विश्लेषण (FPCA) एक ऐसी चीज है जिस पर मैं लड़खड़ा गया हूं और कभी समझ में नहीं आया। यह सब किस बारे मे है? शांग, 2011 द्वारा "कार्यात्मक प्रमुख घटक विश्लेषण का एक सर्वेक्षण" देखें , और मैं उद्धृत कर रहा हूं: पीसीए "आयामीता के अभिशाप" (बेलमैन …

21 time-series  pca  dimensionality-reduction 

क्या मैं किसी बात को गलत समझ रहा हूँ? यह मेरा कोड है कपाल का उपयोग करना import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn import decomposition from sklearn import datasets from sklearn.preprocessing import StandardScaler pca = decomposition.PCA(n_components=3) x = np.array([ [0.387,4878, 5.42], [0.723,12104,5.25], …

21 pca  python  scikit-learn 

प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) करने के बाद, मैं पीसीए अंतरिक्ष पर एक नया वेक्टर प्रोजेक्ट करना चाहता हूं (अर्थात पीसीए समन्वय प्रणाली में इसके निर्देशांक ढूंढें)। मैंने पीसी भाषा में पीसीए का उपयोग करके गणना की है prcomp। अब मुझे पीसीए रोटेशन मैट्रिक्स द्वारा अपने वेक्टर को गुणा करने में …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

बहुआयामी डेटा के खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण के लिए पारिस्थितिक आंकड़ों में कई तकनीकें हैं। इन्हें 'ऑर्डिनेशन' तकनीक कहा जाता है। कई समान या बारीकी से आँकड़ों में कहीं सामान्य तकनीकों से संबंधित हैं। शायद प्रोटोटाइप का उदाहरण मुख्य घटक विश्लेषण (पीसीए) होगा। पारिस्थितिकीविज्ञानी 'ग्रेडिएंट' का पता लगाने के लिए पीसीए …

20 pca  eda  ecology  correspondence-analysis 

मुझे पता है कि गणितीय रूप से पीसीए और एसवीडी की गणना कैसे की जाती है, और मुझे पता है कि दोनों को रैखिक लीवर स्क्वेयर प्रतिगमन पर लागू किया जा सकता है। एसवीडी का गणितीय रूप से मुख्य लाभ यह प्रतीत होता है कि इसे गैर-वर्ग मैट्रिस पर लागू …

20 pca  least-squares  svd 

मेरी समझ के अनुसार, सहसंबंधों के आधार पर पीसीए में हमें कारक (इस उदाहरण में प्रमुख घटक) लोडिंग मिलते हैं जो चर और कारकों के बीच संबंध के अलावा और कुछ नहीं हैं। अब जब मुझे एसपीएसएस में कारक स्कोर उत्पन्न करने की आवश्यकता होती है , तो मैं सीधे …

20 spss  pca  factor-analysis 

मेरे पास पीसीए के बारे में त्वरित प्रश्न हैं: क्या पीसीए मान लेता है कि डेटासेट गॉसियन है? क्या होता है जब मैं एक पीसीए को अंतर्निहित गैर-रैखिक डेटा पर लागू करता हूं? एक डेटासेट को देखते हुए, प्रक्रिया को पहले सामान्यीकृत करना है, 1 से विचरण सेट करें, एक …

20 pca  svd 

मेरे पास 28 विभिन्न मुद्राओं के लिए दैनिक रिटर्न डेटा के 10 साल हैं। मैं पहले प्रमुख घटक को निकालना चाहता हूं, लेकिन पूरे 10 वर्षों में पीसीए संचालित करने के बजाय, मैं 2 साल की खिड़की को रोलअप करना चाहता हूं, क्योंकि मुद्राओं का व्यवहार विकसित होता है और …

20 r  pca 

परिशुद्धता के रूप में परिभाषित किया गया है: p = true positives / (true positives + false positives) क्या यह सही है, जैसा कि true positivesऔर false positivesदृष्टिकोण 0, सटीक दृष्टिकोण 1? याद करने के लिए एक ही सवाल: r = true positives / (true positives + false negatives) मैं …

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में जीनोम चौड़ा संघ के अध्ययन (GWAS): प्रमुख घटक क्या हैं? उनका उपयोग क्यों किया जाता है? उनकी गणना कैसे की जाती है? क्या पीसीए का उपयोग किए बिना जीनोम-वाइड एसोसिएशन अध्ययन किया जा सकता है?

20 pca  genetics  gwas