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主成分分析中PCn的提取
r、pca
PC2 PC3 PC4 PC5
Cumulative Proportion 0.5127 0.7222 0.8938 0.96075 1.00000 有没有办法将PC添加到新的数据帧中我有许多数据帧，我希望运行此程序，它们的大小各不相同，但我希望85%是一个任意的截止点。
浏览 23提问于2020-04-11得票数 0
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要取多少主成分？
machine-learning、data-mining、svd
我知道主成分分析对矩阵进行奇异值分解，然后生成特征值矩阵。为了选择主成分，我们只需取前几个特征值。现在，我们如何确定应该从特征值矩阵中提取的特征值的数量？
浏览 0提问于2012-08-22得票数 44
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FactoMiner R中主成分的提取
r、pca
我试图在FactoMiner中使用主成分分析来提取协方差矩阵的主成分。但是，由于某些原因，我只看到var->coord变量中的n-1组件。matrix(rnorm(10000),nrow = 100,ncol = 100)dim(y$var$coord)
这将导致100 99的输出我是新来的，希望能有更多的</em
浏览 1提问于2015-12-23得票数 0
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主成分主成分在主成分分析中的意义
python、data-mining、pca、dimensionality-reduction、variance
我需要帮助，主要成分是否有任何实际影响。例如，如果在三台PC中，PC1解释了这个数据集中几乎100%的差异，这在实际中意味着什么？或者它对数据集有什么说明？
任何帮助都是非常感谢的。谢谢!
浏览 0提问于2019-06-27得票数 0
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在使用MATLAB的PCA之前，我可以做些什么来预处理图像BMP？
matlab、pca、image-preprocessing
我有骨形态发生蛋白图像.I想要以兼容的方式进行预处理，可以通过使用主成分分析进行特征提取。
浏览 8提问于2019-03-12得票数 0
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如何在R中的PCA空间上绘制一个新的向量
r、machine-learning、data-mining、pca
我是R中的主成分分析的新手，我的问题很幼稚。我已经使用R中的函数'prcomp‘对矩阵( A )进行了主成分分析。现在我想在A的PC1和PC2的主成分分析空间上绘制一个向量，我如何绘制这个向量？
浏览 16提问于2016-09-19得票数 2
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如何使用ML算法从现有的数据特性中对数据进行评分或排序(作为新列)？
python、machine-learning、ranking、scoring
假设数据具有10功能(列)，因此，我需要创建/制作/计算一个新列作为(一个分数)，或者根据这些特性对进行排序，而不是使用传统的方式，如z得分、规范化或缩放。我感兴趣的是如何或什么机器学习算法(无监督学习算法)可以做到这一点？谢谢
浏览 3提问于2021-11-04得票数 1
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R中的集群表示树形图替代
r、hierarchical-clustering、dendrogram、phylogeny
然而，如果有相当多的观察值和类，就很难跟踪。然而，有时我觉得应该有更好的方式来呈现相同的东西。我有了一个想法，但不知道如何实现它。
浏览 2提问于2012-07-13得票数 7
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用成分数据进行主成分分析
predictive-modeling、beginner、dimensionality-reduction
另一个初学者的问题:我正在尝试对组合数据进行PCA。换句话说，组中的所有变量加起来都是100%。
从那以后，我在这个论坛上了解到，组合数据会给线性回归带来问题。当进行PCA时，组合数据也会带来一个独特的问题吗？
浏览 0提问于2016-06-04得票数 0
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MATLAB与SPSS因子分析(FA)结果的差异
matlab、spss、factor-analysis
这是我在IBM SPSS中的代码： /VARIABLES VAR00001 VAR00002 VAR00003 VAR00004 VAR00005 VAR00006 [lambda,psi,T,stats,F]=factoran(DATA,2,'rotate','varimax');-
浏览 0提问于2015-11-18得票数 2
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PCA在协方差矩阵中的应用
r、pca、covariance
我很难理解程序中的一些步骤。它们取坐标数据，找出协方差矩阵，应用主成分分析，然后从每个特征值的平方根中提取标准差。我试图重新生产这一过程，但我被困在台阶上。所采取的步骤a)新坐标系
浏览 2提问于2019-04-29得票数 0
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如何计算一个变量对R (PCA)中2个或更多个PC的总贡献
r、pca、svd
0.2083779 -0.97383478D^2/sum(D^2)是每个PC对总变化的贡献如何计算一个变量对2台或更多台PC的总贡献？例如，变量b对PC1 + PC2 + PC3的贡献是多少？谢谢你，阿明
浏览 10提问于2016-09-12得票数 1
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PCA输入错误参数超过65535
apache-spark、pca、apache-spark-mllib
当在spark.mllib.feature中使用主成分分析时，输入数据的cols值超过65535，但是PCA中定义的RowMatrix <65535，这是否意味着我不能使用主成分分析？
浏览 4提问于2016-04-13得票数 4
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对SAS中的数值执行PCA
sas、logistic-regression、pca
我正在对我的dataset.These数值列中的数值列执行主成分分析，那么在对它们执行主成分分析之前，我还需要对这些列进行标准化(使用PROC标准)吗？
浏览 33提问于2019-12-10得票数 0
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基于隐马尔可夫模型的手势识别
matlab、k-means、gesture-recognition、hidden-markov-models、quantization
我目前正在研究一个手势识别应用程序，使用隐马尔可夫模型作为matlab上的分类阶段(使用网络摄像头)。我已经完成了预处理部分，包括特征向量的提取。我已经将主成分分析(PCA)应用于这些向量。现在我要使用Kevin的HMM工具箱，我需要我的观察序列以数字(整数)的形式出现，从1到M (M =观察符号的数目)。如果我是正确的，那么我必须使用码本的概念，并使用矢量量化得到我的</
浏览 1提问于2013-08-26得票数 6
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对于高维特征和小样本，哪种算法性能更好？
algorithm、dimension
我正在尽我最大的努力在小样本中处理高维数据。例如，Y是500*1矩阵，X是500*10000矩阵。对于这个数据，有没有更好的回归方法？
浏览 0提问于2018-09-29得票数 0
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如何在R中显示所有样本主成分图？
r、pca
我注意到R中的一些东西，比如pc是将主成分分析应用于数据矩阵的结果，pc$x是我的样本主成分矩阵。当尝试plot(pc$x)时，它只绘制第一个主成分(pc1)和第二个主成分(pc2)，但实际上我有两个以上的主成分。我如何将它们全部显示出来？
浏览 4提问于2009-11-29得票数 0
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CBIR是如何与支持向量机而不是欧氏距离工作的？
svm、cbir
CBIR一般使用欧氏距离来比较查询图像和数据库图像的特征向量。然而，在数学作品中，我得到了一个源代码，它代替了欧几里得距离，而是使用支持向量机完成的，就像使用两种技术进行基于内容的图像检索：
使用svm进行图像检索。
浏览 4提问于2015-06-26得票数 0
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如何解释LinearDiscriminantAnalysis的结果？
python-3.x、machine-learning、scikit-learn
我感兴趣的是，在多类分类中，哪些“特征”最具影响力。关于fit_transform之后LDA对象的哪些元素可以用来获得每个组件的特定功能洞察，有什么建议吗？
浏览 0提问于2016-12-17得票数 1
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