在R中使用非交互结果的PCA
，可以通过使用prcomp()函数来实现。PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种常用的降维技术，用于将高维数据转换为低维数据，同时保留数据的主要信息。
在R中，prcomp()函数是用于执行PCA的主要函数之一。它可以接受一个数据矩阵作为输入，并返回PCA的结果对象。以下是对该函数的一些参数和用法的解释：
参数：
x：输入的数据矩阵。center：逻辑值，表示是否对数据进行中心化（减去均值）。scale：逻辑值，表示是否对数据进行标准化（除以标准差）。na.action：用于处理缺失值的方法。
示例代码：
# 导入数据
data <- read.csv("data.csv")
# 执行PCA
pca_result <- prcomp(data, center = TRUE, scale = TRUE)
# 查看PCA结果
summary(pca_result)在上述示例中，我们首先导入数据，然后使用prcomp()函数执行PCA，并将结果保存在pca_result变量中。最后，我们可以使用summary()函数查看PCA的结果，包括主成分的方差解释比例、特征值等信息。
PCA的应用场景包括但不限于：
- 数据降维：将高维数据转换为低维数据，以便可视化或进行进一步分析。
- 特征提取：从原始数据中提取最具代表性的特征，用于后续建模或分类任务。
- 数据预处理：在机器学习任务中，PCA可以用于数据预处理，以减少数据的维度和噪声。
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2回答
降维
pca、dimension、svd
我正在尝试理解数据分析中降维的不同方法。特别是，我对奇异值分解(SVD)和主成分分析(PCA)感兴趣。
有人能向外行解释这些术语吗？-我理解降维的一般前提是将数据降维到较低的维度-但是
a) SVD和PCA如何做到这一点，以及b)它们在方法上有何不同
或者如果你能解释一下每种技术的结果告诉我什么，那么对于a) SVD -什么是奇异值b) PCA -“方差比例”
任何一个例子都是很棒的。我的数学不是很好！
谢谢
浏览 6提问于2017-10-27得票数 1
1回答
如何在matlab中使用PCA进行矩阵降维？
matlab、pca
我想使用MatLab中的主成分分析(PCA)将一个更大的维数矩阵(如2000*768)减少到一些较低的维数(如200*768或400*400 (不固定))。我想这样做是为了减少特征维数。我怎么才能轻松做到这一点呢？请给我推荐一些教程，以便更好地理解PCA。
提前谢谢。
浏览 4提问于2015-05-08得票数 0
1回答
在屏幕图中命名主要组件
r、pca
我正在使用形态测量执行一些主成分分析，这些测量使用log10进行归一化。我使用以下命令在R中生成PCA：
library(factoextra)
PCA_morpho <- prcomp(dataframe_morpho, scale = TRUE)
在这之后，我制作了一个屏幕图，看看哪些组件解释了使用以下命令获得的差异：
fviz_screeplot(PCA_morpho)
打印的图表在这里：
有没有可能知道哪些输入变量(来自我的"dataframe_morpho")构成了这个屏幕图中的每个“维度”？每个“维度”可以是我的数据中的每个度量？
浏览 6提问于2021-10-21得票数 0
3回答
基于PCA的手写体数字分类
matlab、machine-learning、classification、pca
用主成分分析法对进行分类。列车阶段使用200位数字，测试使用20位数字。
我不知道PCA作为分类方法是如何工作的。我学会了把它作为一种降维方法，从它的平均值中减去原始数据，然后计算协方差矩阵、特征值和特征向量。从那里，我们可以选择主成分，而忽略其余的。我该如何分类一堆手写数字？如何区分不同类别的数据？
浏览 6提问于2013-01-30得票数 1
做了一些主成分分析，并与FactoMineR函数、PCA和base的prcomp结果进行了比较，得到了不同的结果。一个例子
library(ISLR)
library(FactoMineR)
data("NCI60")
df <- NCI60$data
pca_prcomp <- prcomp(df, scale. = T)
pca_facto <- FactoMineR::PCA(df, scale.unit = T, graph = F, ncp = 65)
# One column is missing
dim(pca_prcomp$x)
d
浏览 2提问于2018-01-17得票数 2
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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的gridsearchCV，只使用了C参数和我选择组件数量的主成分分析。我得到的结果是，我在PCA中使用的组件越多，精度得分就越高。以我的n_components=30为例，我得到了0.81的精度分数。
问题是，我认为PCA用于降维(即处理较少的特征)，它可以帮助提高分数。有什么我不明白
浏览 1提问于2020-10-26得票数 0
3回答
R:向后主成分计算
r、pca
我想在R中执行一个向后的主成分计算，意思是:通过PCA对象本身获得原始矩阵。
这是一个例子：
# Load an expression matrix
load(url("http://www.giorgilab.org/allexp_rsn.rda"))
# Calculate PCA
pca <- prcomp(t(allexp_rsn))
为了获得原始矩阵，应由PCA本身对旋转进行乘，因此：
test<-pca$rotation%*%pca$x
但是，正如您可能检查的，计算的“测试”矩阵与原始的"allexp_rsn“矩阵完全不同。我做错了什么？函数pr
浏览 2提问于2014-07-07得票数 2
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1回答
词嵌入的降维方法: PCA与TSNE
visualization、word2vec、pca、tsne
我对DS很陌生。对于使用PCA可视化单词嵌入的局限性，我有一个一般性的问题。
到目前为止，我已经了解到，当使用主成分分析(如sklearn)时，解释方差(explained_variance_ratio_)描述了每个主成分对方差的解释程度。例如，一旦解释了80%的方差(或弯头)，人们就可以相当自信地认为，这个数量的PC是描述低维空间中数据方差的一个很好的近似值。在可视化的情况下，由于明显的原因，只限于2D或3D。
将主成分分析应用于一个字嵌入矩阵(向量为300列，N个字为N行)，我对前两个PC (PC1: 4%，PC2: 3.5%)的贡献很小。我有一个线性衰变直到PC_N。
我现在很困惑，PC
浏览 0提问于2023-05-03得票数 0
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2回答
k-means分析:如何将数据转换为数字？
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我想在R中执行k-means分析，因此我需要数字数据。我尝试了以下几种方法
unlist(pca)
as.numeric(pca)
lapply(pca,as.numeric(pca))
主成分分析只是“正常”的主成分分析数据，如图所示(使用fviz_pca_ind()函数)。
顺便说一句，当我尝试运行k-means分析时，它告诉我"list object list be coerced to type double“。这就是为什么我想把一切都变成数字的原因。
如何将pca数据转换为数字？
谢谢;)
浏览 42提问于2020-02-17得票数 0
2回答
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
该数据集由一个矩阵R组成，该矩阵包含巴黎的辅助性，(x(i)，y(i))与i=1，.，N为记录的实例总数。将主成分分析应用于R输入数据集的协方差矩阵，得到以下变量：
a)新坐标系的主要组成部分，特征向量u和v，以及
( b)每个主成分解释的总变异性对应的特征值(λ1和λ2)。
使用这些变量，为每个项创建了一个图形表示。两个正交段集中在坐标数据的平均值上。每段的方向由主成分分析的特征向量驱动，每段的长度定义为均值附近的一个标准
浏览 2提问于2019-04-29得票数 0
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基于PCA的神经网络降维方法？
machine-learning、neural-network、dimensionality-reduction、pca
从数据库中提取的数据集由50多个列组成，我将这些列称为_dimension_s，可以称之为_dimension_s吗？
显然，我必须对它们进行降维。但是，由于PCA算法和其他算法一样，通常采用轴旋转来生成一些新的轴。我认为我不会在降维中使用PCA算法。因此，我计算了这些列(参数)之间的相关性，并过滤了那些具有高值和其他一些规则的人。所以我还能称它为降维吗？因为我只做了一些参数过滤
我之所以不使用PCA算法，是因为我想实现神经网络分类，而且我需要实际的参数。
请评论一下，任何批评都是受欢迎的。
浏览 0提问于2017-03-21得票数 1
1回答
一种基于PCA的降维方法
matlab、pca
我有一个大小为4096x180的特征向量，其中180是样本数，4096是每个样本的特征向量长度。
我想用PCA降低数据的维数。
尝试使用MATLAB [V U]=pca(X)中内置的主成分分析函数，用X_rec= U(:, 1:n)*V(:, 1:n)'对数据进行重构，其中n是我所选择的尺寸。这将返回一个矩阵4096x180。
现在我有三个问题：
如何获得降维数？
当我将n设为200时，随着矩阵维数的增加，它给出了一个误差，这给出了我们不能小于样本尺寸的假设。这是真的吗？
如何找到合适的尺寸缩减数？
为了进一步分类，我必须使用降维特征集。
如果有人能提供一个详细的一
浏览 1提问于2017-12-19得票数 1
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当我试图计算主成分( PC )分数(即在PC空间中投影的数据集)时，我得到的结果与prcomp()在其结果的$x属性中报告的结果不同。我对数据进行中心和缩放。
我将prcomp()作为
pca.result = prcomp(USArrests, scale=TRUE)
然后我可以访问被通缉的个人电脑分数
pca.result$x # 1
从文档中，我了解了上述中心，并在将其乘以旋转矩阵(即a)之前对数据进行了缩放。可变负荷，a.特征向量)。我试图通过自己投影(旋转)数据集来再现上述结果，如下所示：
((as.matrix(USArrests)-pca.result$center)/pca.
浏览 1提问于2022-06-03得票数 0
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1回答
如何评估UMAP中保留的信息？
python、machine-learning、scikit-learn、data-science、dimensionality-reduction
我试图为UMAP找到一个类似于explained_variance_ratio (在sklearn中的PCA中)的属性，但找不到这样的属性。在主成分分析中，我可以对不同的n_components值使用explained_variance_ratio，并比较结果。有没有这样的东西可以让我在python中使用UMAP？
浏览 17提问于2020-12-13得票数 0
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1回答
是否有方法将PCA应用于两个栅格堆栈(w相同变量)？
r、raster、pca
我试图对R中的一些生物气候变量进行主成分分析，特别是worldclim.org目前和未来的生物气候变量预测。
问题在于prcomp只能使用一个栅格堆栈。我想让prcomp同时在两个栅格上工作。Rasterstack，它们具有完全相同的变量集(名称和范围)，但是不同的单元格值。
我有一个迂回的方法来解决这个问题，就是把未来光栅层的范围转换成一个广泛的栅格层，并将它们与当前的光栅层合并。但是，这给了我很多关于其他数据的预测问题，我希望与这些数据一起使用。
我明白这一点还不完全清楚，但基本上: PCA具有相同变量的两个栅格，具有相同的坐标，不需要移动范围。
谢谢!
编辑:我不知道如何获取数据或创建示
浏览 1提问于2019-04-07得票数 0
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1回答
基于主成分分析的基于分组数据的tidyverse框架
r、dplyr、tidyverse、pca
# Libraries
library(tidyverse)
library(broom)
我知道tidyverse可以用于性能分析，这里有两个例子：
示例1：
iris_pca_v1 <- iris %>%
nest() %>%
mutate(
pca = map(data, ~prcomp(.x %>% select(-Species), center = T, scale = T)),
pca_aug = map2(pca, data, ~augment(.x, data = .y))
)
示例2：
iris_pca_v2 <
浏览 1提问于2020-09-28得票数 1
1回答
解释PCA结果
r、pca
我正在对数据帧中的5个变量进行主成分分析，看看我可以删除哪些变量。
df <-data.frame(variableA, variableB, variableC, variableD, variableE)
prcomp(scale(df))
summary(prcomp)
给出了以下结果
PC1 PC2 PC3 PC4 PC5
Proportion of Variance 0.5127 0.2095 0.1716 0.06696 0.03925
我的问题是，如果我更改数据帧中变量的顺序，我会得到相同的结
浏览 0提问于2020-04-11得票数 0
1回答
推理时的单图像特征约简: SVM
python、scikit-learn、image-classification、svm、feature-extraction
我试着用scikit学习来训练一个SVM分类器。在训练时，我要减少特征向量维数。我使用PCA来减少维数。
pp = PCA(n_components=400).fit(features)
features = pp.transform(features)
主成分分析需要m x n数据集来确定方差。但在推理时，我只有一幅图像和相应的一维特征向量。我想知道如何在推理时减少特征向量以匹配训练维数。
或者，如果有人可以提出一些其他的降维技术，可用于单一图像将是非常值得赞赏的。
浏览 0提问于2020-07-30得票数 0
4回答
如何将PCA和MCA结合到混合数据上？
python、categorical-data
假设我有混合数据和(python)代码，它能够对连续预测器进行PCA (主成分分析)，在名义预测器上进行MCA (多重对应分析)。是否有可能将PCA和MCA的结果合并成一个？
浏览 0提问于2016-01-19得票数 9
1回答
当使用ICA而不是PCA时？
pca、dimensionality-reduction
我知道PCA和ICA都用于降维，在PCA中主成分是正交的(不一定是独立的)，但在ICA中它们是独立的。有谁能澄清一下什么时候使用ICA比PCA更好？
浏览 3提问于2016-05-25得票数 2
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