pca

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    Python sklearn PCA.explained_variance_ratio_不等於1

    我正在使用sklearn的PCA模塊。我正在使用下面的代碼來設置分析。 from sklearn.decomposition import PCA pca = PCA(n_components=9) p = pca.fit([row[:-1] for row in norm]) norm這裏是我的歸一化數據集，並在最後一列的唯一標識符，這就是爲什麼我在最後一行刪除它。這個數據集中有9個特徵
    python scikit-learn pca 2017-06-19

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    在這個壞棒模型下有多少個PCA軸是重要的？

    按照通常的方法，我創建了一個screeplot來評估有多少主分量軸是重要的。但是，破損的杆比PC3和PC4的變化大，但不是PC2。 只有PC1在破杆模式下顯着或者PC3和PC4也顯着？ 感謝
    r statistics pca eigenvalue 2017-06-20

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    關於Matlab中PCA函數的參數

    我有115 * 8000的數據，其中115是功能的數量。當我使用像這樣的matlab pca功能 [coeff,score,latent,tsquared,explained,mu] = pca(data); 對我的數據。我有一些價值。我在here上閱讀了如何減少我的數據，但有一件事讓我感到困惑。 explained數據顯示功能在計算上有多重，但功能是否在此過程中重新組織，或者功能與我給它的功
    matlab classification pca 2017-05-11

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    多元對應分析MCA使用Python中無二進制範疇虛擬變量和

    我使用的是python package爲多個分類變量多元對應分析的王子模塊。我學習的一組地質數據，這裏是一個示例預覽： Quartz Oxides Hematite Limonite Geothite Clay Soil_Type 1 2 3 4 1 0 A 2 1 4 3 0 1 B 3 4 2 1 4 0
    python pandas pca dimensionality-reduction 2017-05-17

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    現有PCA模型的新數據點

    我遵循this教程來創建和可視化PCA。 Im特別感興趣的部分是爲現有模型添加新的數據點。 正如本教程所示，我們將使用predict（ir.pca，newdata = tail（log.ir，2））來預測新的PC。但是，我如何將這些新觀察添加到現有的情節？它看起來不像預測函數返回與ggplot函數中使用的ir.pca相同的對象。 我發現了類似的問題here和here但他們計算新的PCA評分並將它們
    r pca confidence-interval 2017-05-20

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    Spark主成分分析（PCA）預期結果

    我正在開發一個項目，我必須用Spark的MLlib進行K-means聚類。問題是我的數據有744個功能。我做了一些研究，發現PCA是我需要的。最好的部分是Spark PCA的實現，所以我決定這麼做。 double[][] array=new double[381][744]; int contor=0; for (Vector vectorData : parsedTrai
    apache-spark-mllib pca 2017-05-29

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    將pca應用於測試數據

    我正在嘗試使用sklearn執行PCA的python實現。我創建了以下功能： def dimensionality_reduction(train_dataset_mod1, train_dataset_mod2, test_dataset_mod1, test_dataset_mod2): pca = PCA(n_components= 200) pca.fit(train
    python math matrix pca 2017-06-01

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    如何使用sklearn的IncrementalPCA partial_fit

    我有一個相當大的數據集，我想分解，但太大，無法加載到內存中。研究我的選擇，似乎sklearn's IncrementalPCA是一個不錯的選擇，但我無法弄清楚如何使它工作。 我可以在數據加載就好： f = h5py.File('my_big_data.h5') features = f['data'] 而且從this example，看來我需要決定我想從它讀什麼大小的塊： num_rows
    python machine-learning scikit-learn pca 2017-06-02

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    PCA雙標圖 - 箭長度

    我使用PCA從我的數據集here與工具生成的雙標圖S-加 運行我的數據的腳本是： a= princomp(x = ~ ., data = Week.2.Mon.portsweep,scores=T,cor =F) a$loadings a$scores biplot(a,scale=F) 的雙標圖結果 用我的知識，我解釋雙標圖如下： 個 左&底軸：PC1 & PC2的成績 右&頂軸：PC
    r pca arrow 2017-06-05

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    3D情節劇情 - R

    我想用plotly包建立一個3D PCA雙情節，因爲這個圖形很好，並且以html格式（我需要的）交互。 我的困難是添加加載。我想加載從點(0,0,0)（即相當於二維雙外殼） 點直線呈現所以總而言之，我不知道如何添加從3D圖形中心開始的直線。 我已經使用PCA函數計算了分數和加載; pca1 <- PCA (dat1, graph = F) 爲分數： ind1 <- pca1$ind$coord
    r 3d plotly pca 2017-06-06
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