8
ответов

Ядро PCA в R - ошибка: не может выделить вектор размером 1,1 Гб [дубликат]

Я пытаюсь выполнить ядро ​​PCA в R, используя функцию kpca из пакета kernlab. Однако кажется, что мои данные слишком велики, чтобы использовать эту функцию. Это ядро ​​команды PCA, я ...
вопрос задан: 6 July 2018 14:13
6
ответов

Анализ главных компонентов в Python

Я хотел бы использовать анализ главных компонентов (PCA) для сокращения размерности. numpy или scipy уже имеют его, или я должен прокрутить свое собственное использование numpy.linalg.eigh? Я не просто хочу использовать...
вопрос задан: 13 November 2009 17:04
4
ответа

Почему некоторые собственные векторы, полученные функцией matlab pca, различаются по знаку от собственных векторов, полученных методом pca вручную? [Дубликат]

Я выполнил свое собственное руководство pca, а затем сравнил результаты с функцией pca matlab. Я нашел собственный вектор, отличающийся знаком. Я создал функциональные векторы, используя два наиболее важных собственных вектора, которые я получил от ...
вопрос задан: 25 October 2015 10:41
3
ответа

В MATLAB заканчивается память, но это не должно быть

Я пытаюсь применить PCA на свои данные с помощью princomp (x), который был стандартизирован. Данные - <16 x 1036800 дважды>. Это выполняет нашу память, которая является также ожидаться за исключением факта это...
вопрос задан: 9 December 2016 13:10
1
ответ

Как преобразовать упорядоченную категориальную переменную с 4 уровнями в количественную переменную

Иметь упорядоченную категориальную переменную с 4 уровнями, которые мы рассматривали как фактор с 3 дополнительными указательными переменными, и пришли к выводу, что значима только одна, и хотим присвоить этот единственный ...
вопрос задан: 24 March 2019 19:34
1
ответ

Sklearn PCA: правильная размерность ПК

У меня есть датафрейм, df, который содержит столбец с именем 'event', в котором есть массив 24x24x40. Я хочу: извлечь этот массив NumPy; сплющить его в вектор 1x23040; добавить эту запись как ...
вопрос задан: 5 March 2019 10:39
1
ответ

Значения ПК1 и ПК2: исходные значения

Я просто запустил анализ ПК в r на наборе данных радужной оболочки. Это обсуждалось несколько раз в прошлом, но я немного запутался в результатах. Я использовал prcomp, и это вывод для загрузки: ...
вопрос задан: 24 January 2019 02:04
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
1
ответ

Визуализация SVM в MATLAB

Как я визуализирую классификацию SVM, после того как я выполняю обучение SVM в Matlab? До сих пор я только обучил SVM с: Маркировки % являются-1 или 1 groundTruth = Ytrain; d = xtrain; модель = svmtrain (...
вопрос задан: 18 August 2014 14:42
1
ответ

Как оснастить линейную регрессионную модель двумя основными компонентами в R?

Скажем, у меня есть матрица данных d ПК = prcomp (d) # pc1, и pc2 являются основными компонентами pc1 = pc$rotation [1] pc2 = pc$rotation [2] Затем это должно соответствовать праву линейной регрессионной модели?...
вопрос задан: 26 November 2009 19:03
0
ответов

Что означают различия между собственными векторами pyspark SVD и собственными векторами PCA?

Я использую функции SVD и PCA в (pyspark) mllib (Spark 2.2.0), как описано в этой ссылке: https://spark.apache.org/docs/2.2.0/mllib-dimensionality-reduction.html Предположим, что нам дают ...
вопрос задан: 6 May 2019 19:50
0
ответов

Нормализация в PCAmix

Я планировал провести анализ основных компонентов как по числовым, так и по категориальным переменным с помощью PCAmix (например, я хочу включить измерения мозговой сети, которые являются числовыми, а также гендерными ...
вопрос задан: 29 March 2019 11:29
0
ответов

Нормализация перед PCA на разных типах данных

Перед выполнением анализа основных компонентов следует нормализовать данные, чтобы результаты не были искажены. В обычных ситуациях это довольно простая задача. Мне любопытно, как я должен идти ...
вопрос задан: 18 March 2019 14:07
0
ответов

Интерпретация весов OLS после PCA (в Python)

Я хочу интерпретировать веса регрессионной модели в модели, в которой входные данные были предварительно обработаны с помощью PCA. На самом деле, у меня есть сотни входных измерений, которые сильно коррелированы, поэтому я знаю ...
вопрос задан: 13 March 2019 18:16
0
ответов

Репликация результатов SPSS PCA с вращением Equamax в R

Пользуясь SPSS в течение многих лет, я теперь хочу переключиться на R. Для согласованности результатов я хочу повторить предыдущие результаты SPSS в R. Я не статистик, и я довольно новичок в изучении R. Я ...
вопрос задан: 5 March 2019 07:54
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 построить модель для данных 1 измерения (данные после процесса pca / zca) в keras?

Я пытаюсь сделать двоичную классификационную модель для цветных изображений, которая содержит классы: a.intact b. Я построил модель, как показано ниже: model = Sequential () model.add (Conv2D (32, (3, 3), ...
вопрос задан: 13 July 2018 08:03
0
ответов

Визуальное сравнение регрессии и PCA

Я пытаюсь усовершенствовать метод сравнения регрессии и PCA, вдохновленный блогом Cerebral Mastication, который также обсуждался с другой точки зрения на SO. Прежде чем забыть, большое спасибо ...
вопрос задан: 13 April 2017 12:44
0
ответов

Как отбелить матрицу в PCA

Я работаю с Python и реализовал PCA с помощью этого руководства. Все работает отлично, я получил Covariance. Я успешно преобразовал, вернул его к исходным размерам, а не ...
вопрос задан: 15 January 2017 11:39
0
ответов

Разница между PCA (анализ основных компонентов) и выбором функций

В чем разница между анализом основных компонентов (PCA) и выбором функций в машинном обучении? Является ли PCA средством выбора функций?
вопрос задан: 17 January 2016 11:18
0
ответов

Анализ главных компонентов в MATLAB

Я реализую PCA, используя разложение по собственным значениям для разреженных данных. Я знаю, что в Matlab реализован PCA, но он помогает мне понимать все технические особенности, когда я пишу код. Я следил за ...
вопрос задан: 6 July 2013 03:25
0
ответов

Сначала PCA или нормализация?

Каков правильный (или лучший) способ предварительной обработки данных при выполнении регрессии или классификации? Нормализация данных -> PCA -> обучение PCA -> нормализовать вывод PCA -> обучение Нормализовать данные ->...
вопрос задан: 25 May 2013 19:44
0
ответов

Как обучение scikit -может выполнять PCA на разреженных данных в формате libsvm?

Я использую scikit -, чтобы научиться выполнять некоторые задачи по уменьшению размеров. Мои обучающие/тестовые данные находятся в формате libsvm. Это большая разреженная матрица в полмиллиона столбцов. Я использую load _svmlight _file function load...
вопрос задан: 4 August 2012 15:16
0
ответов

R - 'princomp' может использоваться только с большим количеством единиц, чем переменных

Я использую программное обеспечение R (R-командир) для кластеризации моих данных. У меня есть меньшее подмножество моих данных, содержащее 200 строк и около 800 столбцов. Я получаю следующую ошибку при попытке кластера kmeans и ...
вопрос задан: 2 July 2012 11:21
0
ответов

Анализ главных компонент

Я должен написать классификатор (модель смеси Гаусса), который я использую для распознавания человеческой деятельности. У меня есть 4 набора данных видео. Я выбираю 3 из них в качестве тренировочного набора и 1 из них в качестве тестового набора. До тог
вопрос задан: 30 May 2012 14:49
0
ответов

Применить PCA к очень большой разреженной матрице

Я выполняю задачу классификации текста с помощью R и получаю матрицу терминов документов размером 22490 на 120 000 (всего 4 миллиона ненулевые записи, менее 1% записей). Теперь я хочу уменьшить ...
вопрос задан: 23 May 2012 15:20
0
ответов

Вычисление OpenCV PCA в Python

Я загружаю через OpenCV (в Python) набор тестовых изображений размером 128x128, преобразовываю их в векторы (1, 128x128) и объединяю их в матрицу, чтобы рассчитать PCA. Я использую новый cv2 ...
вопрос задан: 16 May 2012 05:05
0
ответов

Реализация PCA на Java [закрыто]

Мне нужна реализация PCA на Java. Я заинтересован в том, чтобы найти что-то хорошо документированное, практичное и простое в использовании. Любые рекомендации?
вопрос задан: 15 May 2012 15:57
0
ответов

комплексные собственные значения в расчете PCA

Я пытаюсь вычислить PCA матрицы. Иногда результирующие собственные значения/векторы являются комплексными значениями, поэтому при попытке спроецировать точку на план более низкого измерения путем умножения собственного вектора...
вопрос задан: 2 May 2012 19:49