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。
如何使用 PCA 计算的值作为 R 中轴的 ggplot 标签
当我在 R 中运行主成分分析，然后在 ggplot 中绘制 2 个 PC 时，我希望能够让轴标签自动包含轴上的 PC # 以及
我有三个数据帧（不同的变量），我试图在 python 中运行 PCA。它们的尺寸为： df1 = 17行×60212列（17是模型名称，60212是数据） df2 =...
我一直在阅读sklearn中的PCA，特别是特征和组件之间的关系。我对确定几个特征的重要性特别感兴趣
我想应用PCA方法可视化脂肪酸数据集，我怎样才能绘制不规则形状，而不是椭圆区域？我尝试理解 PCA 代码中的 ellipse.type，但是，
使用 scikit learn 进行快速 ICA - 重建误差分析
我正在尝试在 scikitLearn 中使用 fastICA 程序。出于验证目的，我尝试了解基于 PCA 和 ICA 的信号重建之间的区别。 观察到的原始数量
我正在尝试实现文章中的图像颜色形态学方法：“灰度和彩色图像的概率伪形态学”。在某一时刻，我们在整个图像上计算 PCA...
1 如何获得R中logistic PCA的每个主成分所解释的方差量？
我可以使用logisticPCA包中的logisticPCA获取PC分数和加载（https://cran.r-project.org/web/packages/logisticPCA/logisticPCA.pdf）。但我找不到提取的方法
我正在使用温度数据（如下）、行中的样本和列中的特征（1000 hPa、925 hPa...等）进行 PCA 数组([[ 25., 22.2, 19., ..., -51.9, -50.3, -41.1], [ 26.8, 22.8, 18.4, ...
`fit_transform` 在 Scikit Learn PCA 的背景下有什么作用？
我不明白 fit_transform 与 Scikit Learn 和 PCA 背景下的 fit 相比有何作用。 PCA 获取一些数据并尝试测量一组特征向量，其中每个向量都是正交的......
Prince column_correlations 错误：DataFrame 不可调用
代码很基本，应该可以在 google colab 上运行，但我有一个错误。 将 pandas 导入为 pd 进口王子 数据框示例 数据 = { '特征1': [1, 2, 3, 4, 5], '特征2': [5,4,3,2,1], '
我正在处理 350 种植物物种的数据集、它们的入侵状态（原产于该国、已建立或入侵）以及它们的 11 个分类特征（例如叶子形状或花朵颜色）....
如何获取PCA应用程序的特征值和特征向量？ 从 sklearn.decomposition 导入 PCA clf=PCA(0.98,whiten=True) #converse 98% 方差 X_train=clf.fit_transform(
我使用 sklearn 的 PCA 进行数据缩减，包含 27 个特征和 3558 行数据，得到以下结果 我读过很多文章，但它们只是解释变量之间的相关性...
我正在研究鱼类的 SNP 数据集。由于每个群体中存在稀有等位基因，SNP 数据具有大量 NA 值。我想使用 missMDA 包来处理 NA。然而，当我运行我的代码时，...
Python 中的 PCA：使用 pca.fit() 重现 pca.fit_transform() 结果？
我有一个名为 data_principal_components 的数据框，其尺寸为 (306x21154)，因此有 306 个观察值和 21154 个特征。使用 PCA，我想将数据投影到 10 个维度。 据我所知...
何时使用PCA（n_components=0.95）和何时使用PCA（n_components=2），它们之间有什么区别？
用于主成分分析（PCA）模型训练 何时将方差作为 PCA(n_components=0.95) 传递，何时使用 PCA(n_components=2) 以及具有 Standardscaler 的管道来标准化
我使用 prcomp 在 r 中运行 PCA。当我输出摘要时，即标准差、方差比例、累积比例，结果总是排序的，并且实际的列名称被替换...
我正在关注新的 ECOSTRESS 和 MODIS 陆地表面温度数据揭示城市细尺度热脆弱性：加利福尼亚州洛杉矶县案例研究一文，我引用： 根据...
我使用 prcomp 函数对 4 个变量运行 PCA。在 PCA 之前，所有变量均已归一化，平均值为零，标准差为 1（z 分数）。 中国 <- prcomp(adpt.pca) The re...