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沙龙
2
回答
关于
使用
一个
组件
应用
PCA
的
问题
python
、
matplotlib
、
machine-learning
我有一组数据,我被分配
应用
PCA
并保留
一个
分量,然后在散点图中可视化分布,表明每个数据点
的
类别。 对于上下文:我们正在处理
的
数据有三列。X是第1列和第2列,y是第3列,其中包含每个数据点
的
类。由此产生
的
可视化是
一个
散点图,看起来像
一个
正线性分布。import numpy as npfrom sklearn.decomposition i
浏览 24
提问于2020-04-06
得票数 0
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1
回答
火花
PCA
顶部元件
apache-spark
、
statistics
、
pca
、
apache-spark-mllib
在用于
的
spark文档中,有
一个
关于
PCA
的
部分,描述了如何在spark中
使用
PCA
。computePrincipalComponents方法需要
一个
参数来确定我们想要
的
顶级
组件
的
数量。
问题
是我不知道我需要多少个
组件
。我是说尽可能少。在其他一些工具中,
PCA
给出了
一个
表格,显示如果我们选择这3个
组件
,我们将覆盖
浏览 8
提问于2015-11-06
得票数 0
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1
回答
Java类中
的
Weka
PCA
java
、
weka
、
pca
我有
一个
表,每一行都包含一条记录。每个记录
的
第
一个
元素(第一列)是对象,其余字段表示对象
的
某些属性。它是
一个
m x n矩阵。我想通过在我
的
java项目中实现weka
PCA
来计算这个矩阵
的
第
一个
主成分。请有人告诉我: 获取第
一个
主成分
浏览 1
提问于2014-04-29
得票数 0
1
回答
在Python中创建
一个
PCA
对象数组?
python
、
arrays
、
scikit-learn
、
pca
我有
一个
问题
,我想要
应用
PCA
的
不同数量
的
组件
到同
一个
数据集。但是,当我试图运行下面的代码时,我得到了
一个
错误。samples = np.shape(
pca
浏览 4
提问于2022-06-27
得票数 0
2
回答
K均值聚类前
的
主成分分析
clustering
、
feature-selection
、
scikit-learn
、
k-means
、
pca
如果我将
PCA
应用
于特征向量,然后进行聚类,如下所示:kmeans = KMeans(init='k-means++', n_clusters=n_digits, n_init=10)减少
的
数据将是
PCA
的
组成部分,所以在用k均值聚类之后,您可以得到每个点(reduced_data)
的
标签
浏览 0
提问于2017-02-27
得票数 4
1
回答
使用
PCA
得分随着
组件
数量
的
增加而增加
python
、
scikit-learn
、
data-science
、
pca
我最近开始
使用
python从事机器学习等相关领域
的
工作。今天,我正在处理
一个
数据集,我想在其中
应用
降维并
应用
我
的
模型来评估分数。这个数据集有30个特征。我从
一个
简单
的
算法开始,这是Logistic回归,但在
应用
我
的
logistic回归之前,我想做
一个
PCA
。为了确定哪个
组件
的
数量是最好
的
,我
使用
了带有逻辑回归<
浏览 1
提问于2020-10-26
得票数 0
1
回答
K均值聚类前
的
主成分分析
python
、
cluster-computing
、
cluster-analysis
、
k-means
、
pca
如果我将
PCA
应用
于特征向量,然后进行聚类,如下所示:kmeans = KMeans(init='k-means++', n_clusters=n_digits, n_init=10) 减少
的
数据将是
PCA
的
组成部分,所以在用k均值聚类之后,您可以得到每个点(reduced_data)
的
浏览 3
提问于2017-02-27
得票数 0
2
回答
为什么
PCA
后
的
训练误差大于验证误差?
linear-regression
、
pca
我们有4000个特征,我们正在
应用
主成分分析将它们从20个减少到100个。培训和验证错误都比不
使用
PCA
更糟糕。这是意料之中
的
事吗?与其它主成分相比,第一主成分
的
方差比足够高。我们注意到
的
是,如果您
使用
了所有的4000个主
组件
,那么培训错误和验证之间
的
差距就会更大,并且当您重复这个过程时,您将主
组件
减少到1000、200、100、10等,那么培训错误就更接近验证错误(尽管两者都在按
浏览 0
提问于2016-11-04
得票数 1
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1
回答
我可以在R中
的
PCA
列上
使用
特征选择方法吗?
r
、
machine-learning
我一直在处理
一个
数据集,它
的
列是原始特征
的
PCA
值,在R中。我是否可以
使用
其他特征选择方法,如
PCA
列上
的
boruta /随机森林,通过只考虑更重要
的
特征来进一步减少特征空间?
浏览 0
提问于2017-05-14
得票数 1
2
回答
sklearn -选择k时所保留
的
方差百分比
machine-learning
、
scikit-learn
、
pca
我正在
使用
scikit学习主成分分析,并试图选择满足1-(sum I 1 to K Sii)/(sum J 1 to N Sjj) <= 0.01
的
最小分量数,其中S是svd对角线矩阵,以便保持99%
的
方差scikit学习是否有
一个
函数,返回给定方差
的
最小分量,保留%阈值? 谢谢。
浏览 1
提问于2015-11-03
得票数 1
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1
回答
有滑雪差异
的
PCA
scikit-learn
、
pca
我试图在
一个
非常具体
的
上下文中
应用
PCA
,并遇到了我无法解释
的
行为。作为一项测试,我正在
使用
您可以在这里检索
的
文件数据运行以下代码: (numpy数组格式)。from sklearn.decomposition import
PCA
test = np.load('test.npy')
pca
=
PCA
((X_proj) ### Reconst
浏览 8
提问于2020-10-19
得票数 2
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1
回答
如何在react本机中
使用
microsoft帐户登录
react-native
、
msal
当单击“登录与微软”按钮时,我想
使用
Microsoft帐户登录到我
的
应用
程序。const config: MSALConfiguration = { clientId:login.microsoftonline.c
浏览 1
提问于2022-05-12
得票数 2
1
回答
用python进行
PCA
分解:特征关联
python
、
scikit-learn
、
pca
接下来我将讨论以下主题:现在,我们用
PCA
方法分解我们
的
数据集,并为此
使用
sklearn.decomposition.
PCA
和
使用
属性components_,我们得到了所有的
组件
。现在我们有了非常相似的目标:只想先取几个
组件
(这部分不是
问题
),看看每个
PCA
组件
的
输入特性比例是多少(要知道,哪些特性对我们非常重要)。怎样才能做到呢?另
一个
问题
是,python是否是
浏览 4
提问于2014-03-12
得票数 2
回答已采纳
1
回答
我如何创建我
的
功能
machine-learning
、
feature-selection
、
feature-construction
我正在地图上预测一口新井
的
行为。我所拥有的数据是
一个
网格及其属性
的
地图(其中9个),以及一组井,其中每个井在地图上
的
位置。每口井我有4个输出。假设我
的
网格中有20万个单元格,这意味着我
的
输入中至少有9*20万个特征,除了高维外,这些属性对于所有井都是相同
的
,但同时它们也很重要,我需要
使用
它们。因此,我
的
问题
是,如何
使用
映射及其属性来选择输入特性,而不需要对每个井进行冗余?
浏览 0
提问于2017-04-03
得票数 -1
1
回答
带SKLearn和Python
的
PCA
.用给定
的
分量/基向量计算
PCA
值
python
、
scikit-learn
、
pca
我试图了解sklearn在运行
PCA
时正在做什么。不幸
的
是,我对
PCA
知之甚少,所以我
的
理解可能是错
的
。让我们给出
一个
关于
虹膜数据集
的
简单示例:X = iris.dataXfit =
pca
.transform(X) Xfit我认为要得到这些投影值,我基本上只需要构建原始值
的
点积和转置
的
basic v
浏览 6
提问于2022-03-24
得票数 0
回答已采纳
1
回答
有没有一种方法来计算测试集上
PCA
的
解释方差?
python
、
python-3.x
、
scikit-learn
、
pca
、
variance
我想看看
PCA
如何处理我
的
数据。 我将
PCA
应用
于训练集,并
使用
返回
的
pca
对象对测试集进行转换。
pca
对象有
一个
变量
pca
.explained_variance_ratio_,它告诉我训练集
的
每个选定
组件
所解释
的
方差百分比。在
应用
pca
变换之后,我想看看这在测试集上
的
效果如何。我尝试了返回原始值
的</
浏览 0
提问于2019-08-14
得票数 3
回答已采纳
1
回答
如何选择
PCA
的
组件
数
python
、
scikit-learn
、
pca
、
decomposition
我正在尝试
使用
PCA
来分解我
的
列。sc = StandardScaler()
pca
=
PCA
(n_components = 5') 你能给我解释一下吗?
浏览 28
提问于2018-12-16
得票数 3
1
回答
PCA
结果解释
r
、
pca
我正在学习
PCA
,我试图将这个方法
应用
于R中
的
mtcar数据集,这是我
的
代码:library(devtools)ggbip
浏览 0
提问于2022-02-25
得票数 0
回答已采纳
1
回答
视觉分析中
的
主成分分析
visualization
、
data
、
pca
、
dimensionality-reduction
我正在学习视觉分析,我有
一个
关于
这个话题
的
理论
问题
。📷我不太清楚为什么对数据
使用
PCA
来减少一些我们想要快速呈现
的
数据。广告示例,如果我有带有所有电影(S只是
一个
例子)
的
数据集和一些属性广告示
浏览 0
提问于2019-02-23
得票数 0
1
回答
主成分分析->反/反模式
fortran
、
pca
、
inverse
我已经在我
的
fortran代码中实现了
一个
开源
的
PCA
代码,我只是将多维数据输入到
一个
2维矩阵(
PCA
_MATRIX(imagepixels_amount,image_count))中,然后输出
PCA
的
第
一个
(最多)7个变换图像(它们被写入输入矩阵) 它在大多数情况下都工作得很好,但在某些情况下,我得到了
一个
我不理解
的
反向模式(在前3个
组件
中),因为所有的输入图像都显示了类似的模
浏览 16
提问于2020-11-03
得票数 0
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