pca

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    Python sklearn PCA.explained_variance_ratio_不等于1

    我正在使用sklearn的PCA模块。我正在使用下面的代码来设置分析。 from sklearn.decomposition import PCA pca = PCA(n_components=9) p = pca.fit([row[:-1] for row in norm]) norm这里是我的归一化数据集，并在最后一列的唯一标识符，这就是为什么我在最后一行删除它。这个数据集中有9个特征
    python scikit-learn pca 2017-06-19

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    在这个坏棒模型下有多少个PCA轴是重要的？

    按照通常的方法，我创建了一个screeplot来评估有多少主分量轴是重要的。但是，破损的杆比PC3和PC4的变化大，但不是PC2。 只有PC1在破杆模式下显着或者PC3和PC4也显着？ 感谢
    r statistics pca eigenvalue 2017-06-20

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    关于Matlab中PCA函数的参数

    我有115 * 8000的数据，其中115是功能的数量。当我使用像这样的matlab pca功能 [coeff,score,latent,tsquared,explained,mu] = pca(data); 对我的数据。我有一些价值。我在here上阅读了如何减少我的数据，但有一件事让我感到困惑。 explained数据显示功能在计算上有多重，但功能是否在此过程中重新组织，或者功能与我给它的功
    matlab classification pca 2017-05-11

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    多元对应分析MCA使用Python中无二进制范畴虚拟变量和

    我使用的是python package为多个分类变量多元对应分析的王子模块。我学习的一组地质数据，这里是一个示例预览： 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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    现有PCA模型的新数据点

    我遵循this教程来创建和可视化PCA。 Im特别感兴趣的部分是为现有模型添加新的数据点。 正如本教程所示，我们将使用predict（ir.pca，newdata = tail（log.ir，2））来预测新的PC。但是，我如何将这些新观察添加到现有的情节？它看起来不像预测函数返回与ggplot函数中使用的ir.pca相同的对象。 我发现了类似的问题here和here但他们计算新的PCA评分并将它们
    r pca confidence-interval 2017-05-20

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    Spark主成分分析（PCA）预期结果

    我正在开发一个项目，我必须用Spark的MLlib进行K-means聚类。问题是我的数据有744个功能。我做了一些研究，发现PCA是我需要的。最好的部分是Spark PCA的实现，所以我决定这么做。 double[][] array=new double[381][744]; int contor=0; for (Vector vectorData : parsedTrai
    apache-spark-mllib pca 2017-05-29

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    将pca应用于测试数据

    我正在尝试使用sklearn执行PCA的python实现。我创建了以下功能： 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

    我有一个相当大的数据集，我想分解，但太大，无法加载到内存中。研究我的选择，似乎sklearn's IncrementalPCA是一个不错的选择，但我无法弄清楚如何使它工作。 我可以在数据加载就好： f = h5py.File('my_big_data.h5') features = f['data'] 而且从this example，看来我需要决定我想从它读什么大小的块： num_rows
    python machine-learning scikit-learn pca 2017-06-02

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    PCA双标图 - 箭长度

    我使用PCA从我的数据集here与工具生成的双标图S-加 运行我的数据的脚本是： a= princomp(x = ~ ., data = Week.2.Mon.portsweep,scores=T,cor =F) a$loadings a$scores biplot(a,scale=F) 的双标图结果 用我的知识，我解释双标图如下： 个 左&底轴：PC1 & PC2的成绩 右&顶轴：PC
    r pca arrow 2017-06-05

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    3D情节剧情 - R

    我想用plotly包建立一个3D PCA双情节，因为这个图形很好，并且以html格式（我需要的）交互。 我的困难是添加加载。我想加载从点(0,0,0)（即相当于二维双外壳） 点直线呈现所以总而言之，我不知道如何添加从3D图形中心开始的直线。 我已经使用PCA函数计算了分数和加载; pca1 <- PCA (dat1, graph = F) 为分数： ind1 <- pca1$ind$coord
    r 3d plotly pca 2017-06-06
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