Als «dimensionality-reduction» getaggte Fragen

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Codieren von kategorialen Merkmalen mit hoher Kardinalität (viele Kategorien), wenn sich die Merkmale in Bezug auf die Kardinalität stark unterscheiden

Ich habe Fragen zur Codierung kategorialer Features durchgesehen, konnte jedoch keine finden, die mein Problem diskutieren. Entschuldigung, wenn ich es verpasst habe. Nehmen wir an, wir haben einen Datensatz mit binären und nominalen Variablen von jeweils ungefähr gleicher Bedeutung. Die...

classification categorical-data dimensionality-reduction feature-construction many-categories
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p-Wert als Abstand?

Können p-Werte zwischen mehreren paarweisen Tests als Ähnlichkeits- / Abstandsmaß betrachtet und eine mehrdimensionale Skalierung auf eine paarweise Matrix von p-Werten angewendet werden, um die Dimensionalität zu verringern? Dies ist eine weiche Frage, aber was wäre hier das größte Problem, und...

multivariate-analysis p-value dimensionality-reduction
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Post-hoc-Test in einer 2x3-ANOVA mit gemischtem Design unter Verwendung von SPSS?

Ich habe zwei Gruppen von 10 Teilnehmern, die während eines Experiments dreimal bewertet wurden. Um die Unterschiede zwischen den Gruppen und zwischen den drei Bewertungen zu testen, führte ich eine 2 × 3-ANOVA mit gemischtem Design mit group(Kontrolle, experimentell), time(erste, zweite, drei) und...

anova mixed-model spss post-hoc bonferroni time-series unevenly-spaced-time-series classification normal-distribution discriminant-analysis probability normal-distribution estimation sampling classification svm terminology pivot-table random-generation self-study estimation sampling estimation categorical-data maximum-likelihood excel least-squares instrumental-variables 2sls total-least-squares correlation self-study variance unbiased-estimator bayesian mixed-model ancova statistical-significance references p-value fishers-exact probability monte-carlo particle-filter logistic predictive-models modeling interaction survey hypothesis-testing multiple-regression regression variance data-transformation residuals minitab r time-series forecasting arima garch correlation estimation least-squares bias pca predictive-models genetics sem partial-least-squares nonparametric ordinal-data wilcoxon-mann-whitney bonferroni wilcoxon-signed-rank traminer regression econometrics standard-error robust misspecification r probability logistic generalized-linear-model r-squared effect-size gee ordered-logit bayesian classification svm kernel-trick nonlinear bayesian pca dimensionality-reduction eigenvalues probability distributions mathematical-statistics estimation nonparametric kernel-smoothing expected-value filter mse time-series correlation data-visualization clustering estimation predictive-models recommender-system sparse hypothesis-testing data-transformation parametric probability summations correlation pearson-r spearman-rho bayesian replicability dimensionality-reduction discriminant-analysis outliers weka
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Ein konkretes Beispiel ist die Durchführung einer SVD, um fehlende Werte zu unterstellen

Ich habe die großartigen Kommentare zum Umgang mit fehlenden Werten vor dem Anwenden von SVD gelesen, möchte aber anhand eines einfachen Beispiels wissen, wie dies funktioniert: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Wenn ich in der obigen Matrix die NA-Werte...

r missing-data data-imputation svd sampling matlab mcmc importance-sampling predictive-models prediction algorithms graphical-model graph-theory r regression regression-coefficients r-squared r regression modeling confounding residuals fitting glmm zero-inflation overdispersion optimization curve-fitting regression time-series order-statistics bayesian prior uninformative-prior probability discrete-data kolmogorov-smirnov r data-visualization histogram dimensionality-reduction classification clustering accuracy semi-supervised labeling state-space-models t-test biostatistics paired-comparisons paired-data bioinformatics regression logistic multiple-regression mixed-model random-effects-model neural-networks error-propagation numerical-integration time-series missing-data data-imputation probability self-study combinatorics survival cox-model statistical-significance wilcoxon-mann-whitney hypothesis-testing distributions normal-distribution variance t-distribution probability simulation random-walk diffusion hypothesis-testing z-test hypothesis-testing data-transformation lognormal r regression agreement-statistics classification svm mixed-model non-independent observational-study goodness-of-fit residuals confirmatory-factor neural-networks deep-learning
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Reduzierung der nichtlinearen Dimensionalität: geometrische / topologische Algorithmen im Vergleich zu Autoencodern

Soweit ich weiß, gibt es drei Hauptansätze zur Reduzierung der nichtlinearen Dimensionalität: Vielfältiges Lernen (geometrische / topologische Algorithmen wie ISOMAP, LLE, LTSA) Autoencoder Dinge, die nicht in die ersten beiden Kategorien passen (wahrscheinlichkeitsinspiriertes t-SNE, Kernel-PCA...

machine-learning deep-learning dimensionality-reduction autoencoders manifold-learning