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我有一个由25个定性变量组成的数据集，第26个变量对应于分配给每个人的权重。 我使用了FactoMiner包中的MCA函数，并且为了考虑权重，我添加了选项row.w。下面是我的代码： res.mca <- MCA(Vague5_ACM[,-26], quali.sup= 1:2,
graph=T) 但是，添加row. w选项会给出一
浏览 15提问于2021-06-23得票数 0
我正在训练一个两层的LSTM网络，每层有16到32个单元，训练数据集相当不平衡。基于我的七个类频率，通过total_samples/ class _frequency的简单公式计算的样本权重为3.75.626.23.2,191.6，8.413.2，我将每个样本的这个权重添加到我的数据集生成器的(data，label)输出的元组中，以运行我的Keras model.fit()函数。(我的数据在tensorflow数据集中)： saved_mod
浏览 12提问于2019-09-11得票数 1
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我想要聚类一个数据集(600000个观察值)，并且对于每个聚类，我想要获得主成分。我的向量由一封电子邮件和30个定性变量组成。每个定量变量有4个类别:0、1、2和3。所以我要做的第一件事是加载库FactoMineR并加载我的数据：mydata = read.csv("/home/tom/Desktop/ACM/acm.csvlength(mydata)){mydata[[n]] <- factor(mydata[[n]])}
我正在从我的向量中删除这些
浏览 0提问于2014-12-03得票数 5
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纵向数据的多重对应分析
、、、
我在下面粘贴了这样一个数据集的可重现的示例。为了说明随时间的变化，一种可能性是将数据集分为5个子样本，这些子样本代表不同级别的V5，然后对每个子集运行MCA。分析的其余部分在于比较不同双线图上的模态位置。然而，如果原始数据集太小，这种做法并不是没有问题。在这种情况下，维度可能会翻转，甚至更糟，活动变量的位置可能会从一个图更改到另一个图。data.mca<-MCA(data[, -5], quali.sup=1, graph=F)
# Retrieve the c
浏览 6提问于2017-11-23得票数 0
我试图将tansig或tanh函数应用于我在MatLab中用于神经网络的固定数据，但当我在embedded.fi文件上使用这些函数时，MatLab说tanh或tansig函数在embedded.fi上不起作用我正在尝试使用固定权重来设置我的神经网络。如果有人对此有解决方案，我将不胜感激
浏览 3提问于2017-11-12得票数 0
考虑以下数据格式df，其中feature列是数据集中逗号分隔的特征名字符串(df可能很大)。index features2 'f1, f2'我还有一个函数get_weights，它接受以逗号分隔的特性名称字符串，并计算并返回包含每个给定权重的权重的列表。实现细节并不重要，为了简单起见，让我们考虑函数为每个特性返回相等的权重
浏览 7提问于2022-10-18得票数 0
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如何将“k密度”应用于一组具有权重的数据。例如，我的数据是5 4 7 9，每个值的权重是3 2 12，这意味着有3 "5"，2 "4"，1 "7“和2 "9"，我想为它们找出k密度。谢谢你的帮助!
浏览 7提问于2017-10-20得票数 0
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我有一个来自调查的大型数据集。我已经有一个应该应用于整个数据集的权重的列/变量。这只是在SPSS中实现的，但我也想在R中实现。我已经知道的是如何将权重变量应用于单个列，如下所示：我将外部<
浏览 4提问于2020-04-15得票数 0
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我正在使用gensim库将LDA应用于一组文档。使用gensim，我可以将LDA应用于语料库，无论术语权重是什么: binary，tf，tf-idf...
我的问题是，应该为原始使用的术语权重是多少？如果我理解正确的话，权重应该是词频，但我不确定。
浏览 4提问于2014-09-18得票数 0
我正在尝试从R中的MCA分析中获得新的坐标，使用FactoMineR包中的MCA。其中df是数据帧， res = MCA(df) The following0.01.12.13.11.22.21.30.01.12.13.11.22.23.21.32.33.30.01.12.13.11.22.23.21.30.01.12.13.11.22.23.21.32.33.
浏览 15提问于2019-12-17得票数 1
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在SAS中是否存在与R的函数predict(model, data)等价的函数？ model Age = Height Weight ;我知道您可以从结果窗口中提取年龄= Intercept +高度(Estimate_height)+权重
浏览 2提问于2016-11-23得票数 0
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问题描述:我想要将权重标签应用于文本缓冲区的某些选定部分，并且同样需要将相同的权重标签应用于同一缓冲区中的其他选定区域。但此时权重标签在以前的文本区域和新选择的区域中都发生了更改。但是我希望权重标签只应用于新选择的区域，而不是应用到已经应用了权重标签的前一个区域。例:步骤1->aaabbbccc-->这是我的文本，我会将标签权重应用到选定区域"aaa“加粗。步骤2->现在将权重</
浏览 1提问于2011-03-17得票数 0
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我将权向量的重新计算迭代了大约30次。有了这个权重向量，我如何将其应用于一个新的数据集？梯度下降、均方误差和收敛性在哪里适用？
浏览 1提问于2016-09-16得票数 1
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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
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我正在从事一个图像处理研究项目，我需要执行MCA。我之前发布了一个关于如何使用Java 实现此操作的问题，感谢我决定使用R来完成这个任务的答案。我的最终目标是能够使用MCA在不同的轴组合上绘制每个个体。我所做的：
使用fdata <- read.table("filename.dat")读取Java use mca_obj <- dudi.acm(fdata，scann=FALSE，nf=3)导出的矩阵文件acm.burt(fdata，fdata)来使用burt方法，因为我有很多给了我一个我无法理解的非常
浏览 9提问于2011-05-03得票数 3
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使用PCA，我希望能够适应一些数据(即为这些数据查找主组件)，然后我将能够使用我发现的转换未见数据的主组件。import mca
ca = mca.MCA(pd.get_dummies(df, drop_first=True)现在，如果我有更多具有相同特性的数据，比如df_new，假设我已经正确地将其转换为
浏览 0提问于2018-01-30得票数 18
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我在R中使用FactoMineR包中的MCA()函数对一组大约160个变量和大约2000个观察值进行多重对应分析。大约150个变量是连续的，所以我首先使用cut()函数将这些连续变量转换为分类变量，然后使用MCA()函数。unlist(data[i],use.names=FALSE)
data[i]<-cut(temp,breaks=5,labels=c('A','B','C','D',
浏览 0提问于2015-11-04得票数 5
最近，我使用了下面的脚本来执行MCA分析并可视化绘图(我是在上找到的)。mca1_vars_df = data.frame(mca1$var$coord, Variable = rep(names(cats), cats))
# da
浏览 1提问于2015-06-02得票数 1
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