pca 相关问题

主成分分析（PCA）是一种用于降维的统计技术，通常用于聚类或因子分析。给定任意数量的解释或因果变量，PCA根据解释数据中最大变化的能力对变量进行排名。正是这种特性允许PCA用于降维，即从大的可能影响中识别最重要的变量。

添加新列表以键入双倍for循环

我正在进行KMeans聚类，在此之前我也进行了主成分分析。我正在尝试寻找不错的可用集群。为此，我想自动查看...的数量的哪个值...

python machine-learning k-means pca

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尝试对利率掉期数据进行PCA分析（多元时间序列）

我有一个数据集，在过去一年中有20种不重叠的不同掉期利率（spot1y，1y1y，2y1y，3y1y，4y1y，5y2y，7y3y，10y2y，12y3y ...）。我想使用PCA /多元回归并查看...

time-series regression pca finance

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如何从R中的princomp获取“方差比例”向量

这应该是非常基本的，希望有人能帮助我。我通过以下调用运行了主成分分析：pca

r pca variance princomp

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Python中的滚动窗口PCA

我想知道是否有人知道如何实现滚动/移动窗口PCA，以便在添加和删除测量值时重用计算出的PCA。我的想法是，我有大量数据（...

python time-complexity pca svd

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PC1列缺少PCA旋转

我正在尝试对经典Iris数据集进行PCA。这是我的代码：library（tidyverse）x％as.matrix（）pca

r tidyr pca

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仅表示PCA的颜色组

假设我有一个PCA（使用来自FactoMineR的prcomp（）或PCA（）。我想将每个组的所有点都绘制成黑色，但仅对每个组的平均点进行标记和上色。例如，库（...

r ggplot2 plot pca

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是否有将总和添加到fviz_eig图的方法？

我正在尝试实现一个不错的PC图以及所解释的累积方差。我正在使用的数据框可在https：//www.kaggle.com/miroslavsabo/young-people-survey？select = ...

r ggplot2 pca

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使用PCA（讨论）的最佳特征选择方法

[术语：组件：PC loading-score [i，j]：PC [i]中的j功能问题：我知道有关功能选择的问题在StackOverflow（SO）和其他位置多次被问到了...] >

pca feature-selection

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PCA biplot中的着色子集

我正在研究一种称为表达的基因表达数据框架。我的样本属于不同的子组，在名称中表示（即，所有在其名称中包含“ adk”的样本都属于...

r subset pca

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PCA（）。fit（）使用错误的数据输入轴

我正在使用sklearn.decomposition.PCA预处理一些机器学习模型的训练数据。使用熊猫从csv文件导入的247个数据点的尺寸为4095。然后缩放...

python scikit-learn pca

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用PCA9685和Raspberry Pi控制伺服器

我正在尝试从连接到树莓派的pca9685控制2个舵机。我已经编写了可以按需要使用键输入的代码，但是我只能使用一个键输入，然后我就可以使用...

python raspberry-pi pca servo thonny

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使用高斯分布自动选择用于异常检测的特征

对于某些数据，我们可能需要手动创建功能，这些功能是早期功能的组合，以获得更好的算法。以下分布（以及分布为...的任何其他分布...

machine-learning pca gaussian anomaly-detection

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如何使用主体函数获取R中每个主要组件的观察分数

pc_unrotate =主体（correlate1，nfactors = 4，rotate =“ none”）print（pc_unrotate）输出：主成分分析调用：principal（r = relatede1，nfactors = 4，rotate =“ none”）标准化的...] >

r pca mlr factor-analysis

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MATLAB在相关矩阵上执行PCA

据我了解，PCA是在协方差矩阵上执行的。有没有办法使用相关矩阵？潜伏输出是否对应于特征值？

matlab pca

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matplotlib图像的控制焦点

我正在尝试使用PCA注释我在2d模型中对Word2Vec建模的单词。变量结果包含以下值：array（[[0.01632784，0.01212493]，[0.00070532，0.01451515]，[-0 ....

python matplotlib pca

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Weka PCA中的排名告诉我们有关特征选择的什么？

我的数据集是31000行，具有13个属性。但是因为大多数是分类的，所以我不得不对这些属性使用NominalToBinary，因此属性增加到61。我将数据采样到...

machine-learning data-science weka pca feature-selection

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使用光栅中的PCA进行降维

基于此处的示例：如何在R中使用PCA进行降维，以及如何反转PCA并从几个主要成分重建原始变量？我正在尝试...

r pca r-raster svd

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PCA加载结果的相同值

我最近对我的硕士论文进行了主成分分析，其中我有25个网络数据集，被格式化为图形，并对每个图形进行5次测量。测量值是...

r dataset pca

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Julia中的内核PCA实现

我正在尝试在Julia笔记本中实施内核主成分分析（kernel PCA）的方法。更具体地说，我正在尝试复制本教程中完成的过程：https：// ...

julia pca ijulia-notebook

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使用PCA的解释分析[关闭]

这个问题的重点是：我应该保留哪些组件？有一个具有这种结构的数据集：每行都与目录中的图像相关联。可变的置信度是一个虚拟的...

scikit-learn dataset pca

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