Biplot oder Dual Plot ist ein explorativer Graph, um als Punkte oder Vektoren sowohl die Beobachtungen (Stichprobe) als auch die Variablen der Daten darzustellen. Die Achsen sind typischerweise latente Hauptabmessungen. Biplot wird häufig zur Darstellung der Hauptkomponentenanalyse, der Korrespondenzanalyse und anderer multivariater Methoden verwendet.
Biplot wird häufig verwendet, um Ergebnisse der Hauptkomponentenanalyse (und verwandter Techniken) anzuzeigen . Es ist eine Dual oder Overlay Streukomponente zeigt Belastungen und Komponenten Partituren gleichzeitig. Ich wurde heute von @amoeba darüber informiert, dass er abweichend von meinem...
Ist es möglich, die Ergebnisse der Hauptkomponentenanalyse auf eine Weise darzustellen, die mehr Einsicht bietet als nur Übersichtstabellen? Ist es möglich, dies zu tun, wenn die Anzahl der Beobachtungen groß ist, sagen wir ~ 1e4? Und ist es möglich, es in R [andere Umgebungen willkommen] zu...
Ich bin auf dieses nette Tutorial gestoßen: Ein Handbuch für statistische Analysen mit R. Kapitel 13. Hauptkomponentenanalyse: Der olympische Siebenkampf zur Durchführung von PCA in R-Sprache. Ich verstehe die Interpretation von Abbildung 13.3 nicht: Ich zeichne also den ersten Eigenvektor gegen...
Ich habe weit und breit im Internet gesucht ... Ich habe noch keinen wirklich guten Überblick über die Interpretation von 2D-Korrespondenzanalyseplots gefunden. Könnte jemand einen Rat zur Interpretation der Entfernungen zwischen Punkten geben? Vielleicht würde ein Beispiel helfen. Hier ist eine...
Wenn Sie einen Biplot für eine PCA-Analyse erstellen, haben Sie die Hauptkomponente PC1-Scores auf der x-Achse und PC2-Scores auf der y-Achse. Aber was sind die anderen beiden Achsen rechts und oben auf dem
Ich möchte einen Biplot für die Hauptkomponentenanalyse (PCA) in JavaScript implementieren. Meine Frage ist, wie ermittle ich die Koordinaten der Pfeile aus dem U,V,DU,V,DU,V,D Ausgang der Singular Vector Decomposition (SVD) der Datenmatrix? Hier ist ein Beispiel-Biplot von R:
Ich benutze FactoMineR, um meinen Messdatensatz auf die latenten Variablen zu reduzieren. Die variable Karte oben ist für mich klar zu interpretieren, aber ich bin verwirrt , wenn es um den Zusammenhang zwischen den Variablen und Komponente 1. Mit Blick auf der variablen Karte kommt, ddpund...
Betrachten Sie den folgenden PCA-Biplot: library(mvtnorm) set.seed(1) x <- rmvnorm(2000, rep(0, 6), diag(c(5, rep(1,5)))) x <- scale(x, center=T, scale=F) pc <- princomp(x) biplot(pc) Es sind ein paar rote Pfeile eingezeichnet. Was bedeuten sie? Ich wusste, dass der erste mit "Var1"...
Unter Verwendung eines Biplots von Werten, die durch Hauptkomponentenanalyse erhalten wurden, ist es möglich, die erklärenden Variablen zu untersuchen, aus denen jede Hauptkomponente besteht. Ist dies auch mit der linearen Diskriminanzanalyse möglich? Beispiele hierfür sind: Die Daten sind "Edgar...
Bei der Hauptkomponentenanalyse (PCA) müssen häufig zwei Ladungen gegeneinander aufgetragen werden, um die Beziehungen zwischen den Variablen zu untersuchen. In dem dem PLS R-Paket beiliegenden Dokument zur Durchführung der Hauptkomponentenregression und der PLS-Regression gibt es ein anderes...
Auf die Gefahr hin, die Frage softwarespezifisch zu machen, und mit der Entschuldigung ihrer Allgegenwart und Eigenheiten möchte ich nach der Funktion biplot()in R und insbesondere nach der Berechnung und Darstellung der entsprechenden, überlagerten Standardpfeile fragen zu den zugrunde liegenden...
Hintergrund: Ich habe Hunderte von Teilnehmern meiner Umfrage gefragt, wie sehr sie an ausgewählten Bereichen interessiert sind (nach fünf Punkten Likert-Skalen, wobei 1 "nicht interessiert" und 5 "interessiert" bedeutet). Dann habe ich PCA ausprobiert. Das Bild unten ist eine Projektion in die...
Angenommen, wir haben die Datenmatrix , die mal- , und den Markierungsvektor , der mal-eins ist. Hier ist jede Zeile der Matrix eine Beobachtung, und jede Spalte entspricht einer Dimension / Variablen. ( annehmen )XX\mathbf{X}nnnpppYYYn > pnnnn>pn>pn>p Und was tun data space, variable...