我希望绘制一个RDA，并让轴标签自动填充由汇总输出中解释的方差比例解释的方差比例。不幸的是，我似乎想不出如何调用这个特定的对象。要使用的示例： a<-as.matrix(varespec)R<-rda(b,a)R2<
浏览 42提问于2020-06-24得票数 0
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我的目的是调查物种丰富度和丰富度在我的地点(在87个样地取样)，这是已知的污染(主要受Cu，Zn和Pb，但我也考虑了2种综合测量土壤环境提取的PCA)。为此，我执行了RDA (物种数据被hellinger转换)：模型具有显着性，我所研究的污染物对物种群落有一定的影响，解释<
浏览 1提问于2018-11-22得票数 0
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我想从下面的"pca $ loadings“中获得类似于object或vector的"Proportion Var”行，以便在PCA图形中使用它的值。data(iris)
我应该如何得到比例变量
浏览 2提问于2017-04-15得票数 2
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当我使用主函数时，就像在下面的代码中一样，我得到了一个很好的表，它给出了所有标准化的负载，以及一个包含特征值以及比例和累积比例的表。我可以通过使用以下代码来提取标准化的加载：但是我不知道如何访问当我简单地调用主函数时通常显示的其他信息，特别是特征值以及解释的比例和累积方差</e
浏览 0提问于2013-06-29得票数 11
我在包含91列和2030行的数据表上运行prcomp函数，并获得PCA图。然而，当我重新排序相同的数据表，以便更容易地对数据点进行颜色编码时，我得到了一个完全不同的PCA图。prcomp()中列的顺序重要吗？谢谢你的帮助！
浏览 6提问于2016-09-08得票数 1
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我的数据在x轴上从0到800000不等，在一个正方形上有4幅图。为了使刻度具有可读性，我想将刻度从0标记为8(即用%1.0t)，并在刻度的末尾写入*10^5。
浏览 0提问于2018-10-03得票数 0
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我试图添加“累积比例方差解释”(从PCA)在corrplot的x轴。我参考了corrplot手册，但没有找到任何这样做的指示。下面是我目前使用示例数据的代码。res.pcacumvar <- cumsum(variance)
问题是如何将cumvar信息插入corrplot的x轴，以便它们与corrplo
浏览 2提问于2018-06-19得票数 0
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我已经在scikit学习网站上读过手册了，但我仍然不知道这个命令背后的数学公式是什么。
浏览 11提问于2017-08-01得票数 2
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我使用素食包在R中执行了一个典型的对应分析，但我发现输出非常难以理解。三线图是可以理解的，但我从摘要(Cca)中获得的所有数字都让我感到困惑(因为我刚刚开始学习排序技术)我想知道Y中由X(在本例中是环境变量)解释的方差有多少，以及在这个模型中哪些自变量是重要的？我的输出如下所示：
Partitioning of mean squ
浏览 0提问于2014-03-20得票数 10
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我有以下相关专栏：col2 data range 27 - 50我想在图表中显示这些列之间的关系但是，由于col1与另一条相距很远，我只看到col1的直线，而其他两条在图表底部的直线也不过是一条直线而已。我在LibreOffice Calc 3.5
浏览 3提问于2014-06-22得票数 1
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也就是说，我想弄清楚，如果a)有任何变量可以帮助绘制出不同的观察点，如果是，它解释的方差百分比是多少？#data.pcoa<-pcoa(data.dis)
然后我被告知从p
浏览 3提问于2019-02-25得票数 0
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我的问题是：pca中的“特征提取”与“特征选择”有何不同？我的意思是，这两件事与不同的方式有关。如何利用pca选择有效的特征？互联网上有
浏览 0提问于2019-04-28得票数 1
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在R. summary(pca)中的pca在其最后一行返回此结果之后，我希望检索解释方差的累积比例，但是如何提取这一行呢？
浏览 7提问于2014-05-26得票数 12
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我使用PCA从我的dataset 中使用S-Plus工具生成Biplota= princomp(x = ~ ., data = Week.2.Mon.portsweep,scores=T,cor =F)a$scores双情节的结果是
据我所知，我对这一情节的解释如下：
右上轴: PC
浏览 4提问于2017-06-05得票数 1
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YearPredictionMSD数据集是从百万宋数据集中提取并在UCI机器学习库中找到的机器学习实践数据集。我找不到描述这些特性的字段列表。有人知道我在哪里能找到他们吗？另外，我也不明白为什么来自LabRosa的原始数据中只有54个特性，而UCI上的数据子集中只有90个特性。
浏览 0提问于2016-12-14得票数 0
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我正在尝试在一个大型研究论文数据集上做一个主题标签问题。我的想法是，我可以给每篇论文加上一些相关的标签。另外，假设我已经提取了一堆标签，我如何从数学上估计它们的准确性？有没有某种可用的度量标准，可以确定文档中标签所解释</em
浏览 0提问于2020-03-28得票数 2
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我在jpgraph中遇到了这个问题:我需要创建一个图表(行)来显示用户与大约6000名其他玩家在网络游戏中的进展情况。因此y轴显示用户在排名中的位置，从6000到1(最后位置到第一位置)。X轴是时间轴.
因此，首先，x轴比例需要倒转--没有问题，文档也有问题。但是，我想要标度为“某种”对数，意思是在x轴上的数值是这样的: 6000,5000,4000,3000,2000,1500,
浏览 2提问于2011-06-30得票数 2
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首先，很抱歉问了一个可能是初学者的问题，但我不明白pca似乎和特征选择是一样的，但是当我在网上搜索时，它们似乎是不同的。人们通常说的是用于降维的PCA和用于特征选择的特征选择。那两个人不是也这么做的吗？减少属性/特征/维度的数量？请帮我理解一下。谢谢
浏览 0提问于2021-02-18得票数 0
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如果我写错了什么，很抱歉-这是我的第一篇帖子。我正在对不同国家房价的不同决定因素做一些时间序列回归，并希望使用模型图()来展示所有国家的一个变量的不同系数。这是最简单的部分，我已经做好了。参数等只是三明治：：NeweyWest(OLS_AUS)等时，我得到以下错误：
误差get_vcov.default(模型，vcov = vcov，conf_level = conf_level )：无法从lm类模型中提取方差协方差矩阵。需要
浏览 5提问于2022-03-20得票数 1
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我在R中绘制了一系列RDA，每个RDA都有10+环境向量。每个环境变量都属于5个类别之一。我想要向量颜色来反映这些类别。我在某种程度上以贫民区的方式制作了原始的黑白情节，然后用Powerpoint (超级耗时)对其进行跟踪，但这里面有很多固有的问题，但至少看起来不错。这是那个图，注意矢量颜色。
#download the data#
env<- read.csv("
浏览 2提问于2017-12-05得票数 7
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