Die Hauptkomponentenanalyse (PCA) ist eine statistische Methode zur Dimensionsreduktion, die oft bei der Cluster- oder Faktoranalyse verwendet wird. Bei einer beliebigen Anzahl von erklärenden oder kausalen Variablen stuft PCA die Variablen nach ihrer Fähigkeit ein, die größten Unterschiede in den Daten zu erklären. Es ist diese Eigenschaft, die es ermöglicht, PCA zur Dimensionsreduktion zu verwenden, d. H. Um die wichtigsten Variablen aus einem großen Satz möglicher Einflüsse zu identifizieren.
Ich verwende R-Software (R-Commander), um meine Daten zu gruppieren. Ich habe eine kleinere Teilmenge meiner Daten mit 200 Zeilen und etwa 800 Spalten. Ich bekomme den folgenden Fehler, wenn ich Kmeans Cluster und Plot auf einem Graphen versuche...
16.04.2011, 13:54
Ich versuche, PCA auf meine Daten anzuwenden, indem ich princomp(x) , das wurde standardisiert.
Die Daten sind <16 x 1036800 double> . Dies führt unseren Speicher, der zu erwarten ist, außer für die Tatsache, dass dies ein neuer...
05.07.2010, 18:50
Ich habe eine Reihe von Beobachtungen mit 23 Variablen.
Wenn ich prcomp und biplot verwende, um die Ergebnisse zu plotten, stoße ich auf einige Probleme:
das tatsächliche Diagramm nimmt nur die Hälfte des Rahmens ein (x & lt; 0), aber da...
11.06.2013, 23:07
Ich brauche die Implementierung von PCA in Java. Ich bin daran interessiert, etwas zu finden, das gut dokumentiert, praktisch und einfach zu bedienen ist. Irgendwelche Empfehlungen?
15.05.2012, 15:57
Ich lese Abdi & amp; Williams (2010) "Principal Component Analysis", und ich versuche, die SVD zu wiederholen, um Werte für weitere PCA zu erreichen.
Der Artikel besagt, dass folgende SVD:
X = P D Q ^ t
Ich lade meine Daten in ein np.ar...
23.07.2014, 14:27
Ich lade eine Reihe von Testbildern über OpenCV (in Python), die 128x128 groß sind, umformiere sie in Vektoren (1, 128x128) und füge sie alle in eine Matrix ein, um PCA zu berechnen. Ich benutze die neuen cv2-Bibliotheken ...
Der Code:
%Vor...
19.12.2011, 21:18
Ich habe ein Dataset, das so aussieht:
%Vor%
Es wird in einer Datei data.txt gespeichert.
Ich möchte ein PCA-Multiplot haben, das so aussieht:
Was ich mache:
%Vor%
Danach bin ich verloren.
Wie kann ich den Datensatz nach den...
18.06.2014, 09:38
Ich versuche, mit Abdi & amp; Williams - Hauptkomponentenanalyse (2010) und Hauptkomponenten über SVD mit numpy.linalg.svd .
Wenn ich das Attribut components_ von einer angepassten PCA mit anzeigt sklearn, sie haben genau die gleiche...
26.06.2017, 17:53
Wie visualisiere ich die SVM-Klassifizierung, sobald ich SVM-Training in Matlab durchgeführt habe?
Bisher habe ich die SVM nur mit: trainiert
%Vor%
15.04.2010, 22:19
Ich versuche, eine einfache Hauptkomponentenanalyse mit matplotlib.mlab.PCA durchzuführen, aber mit den Attributen der Klasse kann ich keine saubere Lösung für mein Problem finden. Hier ist ein Beispiel:
Erhalte Dummy-Daten in 2D und starte P...
18.08.2013, 13:19