1
ответ
PCA, функция prcomp (), как выбрать наиболее важные переменные? [Дубликат]
Я пытаюсь использовать PCA, чтобы уменьшить размер моего набора данных с помощью 100 измерений (переменных). Функция procomp () сообщает, что 8 компонентов объясняют примерно 98% -ную дисперсию в моем наборе данных. Поэтому, используя PCA I ...
вопрос задан: 5 July 2016 00:57
0
ответов
Можем ли мы использовать разнообразные методы обучения для сжатия изображений, такие как PCA?
Я пытаюсь понять многообразное обучение для уменьшения размерности. Большинство примеров, которые я вижу, используют Isomap или LLE только для данных изображения, чтобы проецировать их на 2d, где взаимосвязь между различными данными ...
вопрос задан: 25 February 2019 13:43
0
ответов
PCA-анализ поверхности подразумеваемой волатильности и использование компонентов для будущих изменений подразумеваемой волатильности
Мне нужно выполнить уменьшение размеров для возвращаемых значений подразумеваемой поверхности волатильности, т.е. я хочу оценить доходность поверхности подразумеваемой волатильности с течением времени, используя как можно меньше точек данных в подразумева
вопрос задан: 21 February 2019 12:30
0
ответов
Как эффективно найти k-ближайших соседей в многомерных данных?
Итак, у меня есть около 16 000 75-мерных точек данных, и для каждой точки я хочу найти ее k ближайших соседей (с использованием евклидова расстояния, в настоящее время k = 2, если это упрощает) Моя первая мысль была ...
вопрос задан: 3 September 2017 07:26