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。

我不能在 spyder 上运行 for 循环并总是得到不完整的输入错误的原因吗？

feature_names = [] 对于 dataset.iloc[:,3:] 中的 col：如果 col != “结果”： feature_names.append(col) 打印（特征名称） #我得到下面的错误对于 dataset.iloc[:,3:] 中的 col： ...

python machine-learning pca

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为什么PCA代码没有运行，矩阵是0х0？

df_scaled <- as.data.frame(scale(df)) features <- df_scaled[, -10] target <- df_scaled[, 10] pc <- PCA(features, graph = FALSE) print(pc) Error in eigen(crossprod(t(X), t(X)), symmetri...

r r-markdown rstudio pca factominer

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如何使用主成分分析（PCA）回答eda问题以及如何使用主成分进行线性回归？

背痛X <- backpain_data[7:10] backpain.pca <- prcomp(backpainX, center=TRUE, scale=TRUE) summary(backpain.pca) backpain.pca$rotation How can I perform a PCA to combine the four pain vari...

r linear-regression pca

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Matlab：使用移动窗口对修改后的 Julian 日期的列值分组数据

我是Matlab的新手，想问一下如何在Matlab中编写移动窗口的代码。我在一个 txt 文件中有两列气候数据 (2x301491)，第一列是修改后的 Julian 日期 (MJD) 和 se...

matlab pca sliding-window

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>库（“factoextra”）库（“factoextra”）中的错误：没有名为“factoextra”的包[重复]

我一直在尝试安装包 factoextra 来做 pca 图。但是，当我尝试安装软件包时，它说它已经安装并且要求我重新启动 r 会话。那当我

r pca factoextra

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在无效的发布者上调用 publish() 时出错？

我创建了一个 ROS 节点，用于使用 PCA 从激光扫描中检测车道。也习惯于形象化车道。所以我创建了一个标记，然后发布了标记。代码可以用 catkin_make 构建...

c++ ros pca

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删除 PCA fviz_pca_biplot 中点的 ID 样本，同时保留向量上的标签

我正在用 fviz_pca_biplot 做 PCA，我想删除我的点的 ID 以使 PCA 更清晰。我想保留我的矢量标签。我应该使用什么命令来删除 ID？这里'...

r ggplot2 label pca ggbiplot

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将步骤文件对齐到云点 python

我正在尝试将带有 3D 模型的步骤文件与对象 3D 扫描的云点对齐。我正在执行以下步骤并使用 open3d 模块。将步骤文件转换为 stl，然后转换为 ...

python alignment pca point-clouds open3d

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根据 R 中的 PCA 图中原始数据集中的列提供的范围，以渐变着色的点绘制

我正在使用 fviz_pca_ind() 在 pca 分析后绘制观察结果。我想根据原始数据集中的给定列以渐变方式绘制我的观察结果的子样本。剩下的......

r plot pca

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R库“treelets”的使用

有没有人使用过treelets包或看到它被使用过？它看起来很有趣，但文档太简短了，我不知道如何使用它。有几篇论文使用它，但它们似乎...

r sparse-matrix pca

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降维创建唯一变量

我有一个数据集，其中包含数十个与健康相关的变量：其中一些是定量的（例如“身体质量指数”），其中一些是定性的（例如变量 isDrinking，需要...

data-science pca metrics unsupervised-learning dimensionality-reduction

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使用 pca 的矩阵格式的双标图

这是我的数据框的片段：物种 bill_length_mm bill_depth_mm flipper_length_mm body_mass_g predicted_species 0 阿德利 18 18 181 ...

python pandas matplotlib pca biplot

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PCA 加载矩阵子图

这是我的数据框的片段：物种 bill_length_mm bill_depth_mm flipper_length_mm body_mass_g predicted_species 0 阿德利 18 18 181 ...

python pandas pca biplot

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MCA() 返回“数组不能包含 infs 或 nans”

我有一个由 1 和 0 组成的数据框，它充当元数据来描述主数据集某些特征的属性。作为数据探索的一部分，我在数据上运行以下代码...

python pandas pca mca

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如何在一个可视化图中绘制两组高维数据进行比较？ [关闭]

我正在尝试比较我从 GAN（生成的对抗网络）生成的样本（即 MNIST 数字图像）。对于我的第一个实验，GAN 训练不成功，所以生成的样本...

machine-learning visualization pca mnist dimensionality-reduction

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x^2 用于将向量提升到二次方的运算符不起作用

我正在尝试使用以下代码为数据的 PCA 绘制一个屏幕：图书馆（ade4）数据（“奥运会”） pca.奥林匹克<- princomp(olympic$tab) plot(1:10, pca.olympic$sdevˆ2, type="b&quo...

r plot pca

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如何在 R 中创建 PLS-DA？

如何更改 PCA 的波纹管代码以获得仅适用于 PLS-DA 的类似图表？图书馆（ggplot2）图书馆（混合组学）图书馆（ggforce）所有_datanoT <- cbind(amino,sphingo,hexose,phospha,lyso,

r pca

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减少 pandas 可视化的维度

所以，我的数据集中有大约 40 个特征，我想将它们降低到二维以便可视化。这些特征都不是绝对的。但我想用我的目标形象化它

python pca dimensionality-reduction

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将集群的元素放入数据框

下面我使用函数主成分分析来降低 1989 年之前的时间序列的维度。之后，我对 fPCA 分数进行聚类。考虑以下问题：

r cluster-analysis pca

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Python 中的 PCA - '以 10 为底的 int() 的无效文字

我正在尝试对我的数据集执行 PCA 并将其分别降低到 3、2 和 1 维。我收到一个错误，我的 def PCA 函数正在划分作为列标签的“名称”...

python pandas numpy pca

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