Ich bin neu in der Featureauswahl und habe mich gefragt, wie Sie PCA für die Featureauswahl verwenden würden. Berechnet PCA für jede Eingabevariable eine relative Bewertung, mit der Sie nichtinformative Eingabevariablen herausfiltern können? Grundsätzlich möchte ich in der Lage sein, die...
Ich habe viel über PCA gelesen, einschließlich verschiedener Tutorials und Fragen (wie diese , diese , diese und diese ). Das geometrische Problem, das PCA zu optimieren versucht, ist mir klar: PCA versucht, die erste Hauptkomponente durch Minimierung des Rekonstruktionsfehlers...
Ich frage mich, ob es einen Unterschied in der Interpretation macht, ob nur die abhängigen, sowohl die abhängigen als auch die unabhängigen Variablen oder nur die unabhängigen Variablen log-transformiert werden. Betrachten Sie den Fall von log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Ich kann die IV als...
Die Hauptkomponentenanalyse kann eine Matrixzerlegung verwenden, dies ist jedoch nur ein Werkzeug, um dorthin zu gelangen. Wie würden Sie die Hauptkomponenten ohne die Verwendung von Matrixalgebra finden? Was ist die objektive Funktion (Ziel) und welche Einschränkungen gibt
Ich bin daran interessiert, die Anzahl signifikanter Muster zu bestimmen, die aus einer Hauptkomponentenanalyse (PCA) oder einer empirischen Orthogonalfunktionsanalyse (EOF) hervorgehen. Ich bin besonders daran interessiert, diese Methode auf Klimadaten anzuwenden. Das Datenfeld ist eine...
Ich möchte sehen, wie sich 7 Messgrößen des Textkorrekturverhaltens (Zeitaufwand für die Korrektur des Texts, Anzahl der Tastenanschläge usw.) aufeinander beziehen. Die Maßnahmen sind korreliert. Ich führte eine PCA durch, um zu sehen, wie die Kennzahlen auf PC1 und PC2 projiziert wurden, wodurch...
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...
Ich lese immer wieder über Fälle, in denen wir die Daten zentrieren (z. B. mit Regularisierung oder PCA), um den Intercept zu entfernen (wie in dieser Frage erwähnt ). Ich weiß, dass es einfach ist, aber es fällt mir schwer, das intuitiv zu verstehen. Könnte jemand die Intuition oder eine Referenz...
Ich möchte die Dimensionalität von Systemen höherer Ordnung reduzieren und den größten Teil der Kovarianz auf einem vorzugsweise zweidimensionalen oder eindimensionalen Feld erfassen. Ich verstehe, dass dies über die Hauptkomponentenanalyse erfolgen kann, und ich habe PCA in vielen Szenarien...
Hier ist ein Zitat aus Bishops Buch "Mustererkennung und maschinelles Lernen", Abschnitt 12.2.4 "Faktorenanalyse": Gemäß dem markierten Teil, Faktoranalyse erfasst die Kovarianz zwischen den Variablen in der Matrix WWW . Ich frage mich , WIE ? So verstehe ich es. Angenommen, xxx ist die beobachtete...
Ich führte eine Hauptkomponentenanalyse (PCA) mit R mit zwei verschiedenen Funktionen ( prcompund princomp) durch und stellte fest, dass sich die PCA-Werte im Vorzeichen unterschieden. Wie kann es sein? Bedenken Sie: set.seed(999) prcomp(data.frame(1:10,rnorm(10)))$x PC1 PC2 [1,] -4.508620...
PCA wird jedoch als lineares Verfahren angesehen: PCA(X)≠PCA(X1)+PCA(X2)+…+PCA(Xn),PCA(X)≠PCA(X1)+PCA(X2)+…+PCA(Xn),\mathrm{PCA}(X)\neq \mathrm{PCA}(X_1)+\mathrm{PCA}(X_2)+\ldots+\mathrm{PCA}(X_n), Dabei ist . Dies bedeutet, dass die von den PCAs auf den Datenmatrizen erhaltenen Eigenvektoren sich...
Ich habe einen Datensatz, für den ich mehrere Sätze von binären Bezeichnungen habe. Für jeden Etikettensatz trainiere ich einen Klassifikator und bewerte ihn durch Kreuzvalidierung. Ich möchte die Dimensionalität mithilfe der Hauptkomponentenanalyse (PCA) reduzieren. Meine Frage ist: Ist es...
In einer kürzlich durchgeführten Aufgabe wurde uns befohlen, PCA für die MNIST-Ziffern zu verwenden, um die Abmessungen von 64 (8 x 8 Bilder) auf 2 zu reduzieren. Anschließend mussten wir die Ziffern mit einem Gaußschen Mischungsmodell gruppieren. PCA, das nur zwei Hauptkomponenten verwendet,...
Meine Fragen Was ist der intuitive Grund für die Rotation von Faktoren in der Faktorenanalyse (oder von Komponenten in der PCA)? Mein Verständnis ist, dass es offensichtlich schwierig ist, die Komponenten zu unterscheiden, wenn Variablen in den obersten Komponenten (oder Faktoren) fast gleich...
Hintergrund : Ich möchte die Wohngebiete einer Stadt anhand ihrer sozioökonomischen Merkmale in Gruppen einteilen, z. B. Dichte der Wohneinheiten, Bevölkerungsdichte, Grünfläche, Wohnungspreis, Anzahl der Schulen / Gesundheitszentren / Kindertagesstätten usw. Ich möchte verstehen, in wie viele...
Bei der Hauptkomponentenanalyse (PCA) kann man entweder die Kovarianzmatrix oder die Korrelationsmatrix wählen, um die Komponenten (aus ihren jeweiligen Eigenvektoren) zu finden. Diese liefern unterschiedliche Ergebnisse (PC-Ladungen und Scores), da die Eigenvektoren zwischen beiden Matrizen nicht...
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...
/ edit: Weitere Folgemaßnahmen können jetzt mit irlba :: prcomp_irlba durchgeführt werden / edit: verfolge meinen eigenen Beitrag. irlbaVerfügt nun über die Argumente "center" und "scale", mit denen Sie Hauptkomponenten berechnen können, z. pc <- M %*% irlba(M, nv=5, nu=0,...
Der PCA-Algorithmus kann anhand der Korrelationsmatrix formuliert werden (vorausgesetzt, die Daten bereits normalisiert und es wird nur die Projektion auf den ersten PC in Betracht gezogen). Die Zielfunktion kann wie folgt geschrieben werden:XXX maxw(Xw)T(Xw)s.t.wTw=1.maxw(Xw)T(Xw)s.t.wTw=1....