当你能在TB级的城市多维数据中发现交通拥堵的时空传播规律时，说明真正掌握了高维认知的密钥——这不仅需要算法能力，更需要将数学抽象转化为现实洞察的想象力。记住：张...

当你能在基因组学数据中用PCA发现癌症亚型时，说明真正掌握了维度魔法的精髓——这不仅需要数学理解，更需要跨领域的洞察力。记住：PCA不是简单的降维工具，而是理解...

当你能在机场监控视频中实时分离出可疑包裹时，说明真正掌握了矩阵分解的魔力——这不仅需要算法理解，更需要将数学之美转化为实际价值的工程能力。记住：鲁棒PCA不是终...

当你能在百万维基因组数据中发现5个核心致病基因时，说明真正掌握了稀疏性的力量——这不仅需要算法功力，更需要领域知识的融合。记住：优秀的稀疏PCA结果如同好的散文...

涉及4787种可分析蛋白质的主成分分析（PCA）揭示了肿瘤和TACs之间明显的分离。

主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）作为多元统计分析的基石性方法，其核心思想可以追溯到20世纪初的数学探索。1901...

主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）作为一种经典的无监督降维技术，在保留数据主要信息的同时能够有效压缩数据维度。由于...

DROPP (Dimensionality Reduction for Ordered Points via PCA) 是一种专门针对有序数据的降维方法。本文将...

测试代码来自官方：https://github.com/jbesomi/texthero

图解如下：https://anndata.readthedocs.io/en/stable/index.html

PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种常用的数据分析方法，用于在尽可能多地保留数据集中对方差贡献最大的特征的同时降...

个体的结果可以使用函数 get_pca_ind() factoextra package提取。与 get_pca_var() 类似，函数 get_pca_ind...

主成分分析法，是我们在学习这个数学建模的时候应该是经常接触的一个方法了，反正自从我大一开始了解这个数学建模的相关知识，已经学了好几遍这个方法了，随着自己的经历的...

之前我总是认为，基因型数据对PCA分析，不需要进行LD质控，因为PCA构建需要先计算G矩阵（基因型数据绘制PCA图和聚类分析图），而G矩阵依赖LD，原则上SNP...

之前，准备写一下群体遗传分析三剑客（搞起来！群体遗传三剑客：PCA、Admixture、进化树），第一篇来啦！

在人工智能与机器学习蓬勃发展的当下，数据处理成为关键环节。高维数据在带来丰富信息的同时，也引入了计算复杂度高、过拟合风险增大以及数据稀疏性等难题。降维算法应运而...

群体遗传学中常用的三大分析工具：主成分分析（PCA）、Admixture分析和进化树（Phylogenetic Tree），它们在分析基因型数据时各有侧重，互为...

随手一搜，找到一个帖子：https://zhuanlan.zhihu.com/p/12861008987#:~:text=%E4%BD%BF%E7%94%A8%...

建立重庆市经济指标发展体系，以重庆市一小时经济圈作为样本，运用因子分析方法进行实证分析，在借鉴了相关评价理论和评价方法的基础上，本文提取出经济规模、人均发展水平...