Als «pca» getaggte Fragen

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Visualisierung einer Million, PCA-Edition

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...

r data-visualization pca biplot
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So führen Sie eine Dimensionsreduktion mit PCA in R durch

Ich habe einen großen Datensatz und möchte eine Dimensionsreduktion durchführen. Jetzt lese ich überall, dass ich PCA dafür verwenden kann. Ich scheine jedoch immer noch nicht zu verstehen, was ich tun soll, nachdem ich die PCA berechnet / durchgeführt habe. In R ist dies mit dem Befehl einfach...

r pca
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Umgang mit hierarchischen / verschachtelten Daten beim maschinellen Lernen

Ich werde mein Problem mit einem Beispiel erklären. Angenommen, Sie möchten das Einkommen einer Person anhand einiger Attribute vorhersagen: {Alter, Geschlecht, Land, Region, Stadt}. Sie haben einen Trainingsdatensatz wie diesen train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3),...

regression machine-learning multilevel-analysis correlation dataset spatial paired-comparisons cross-correlation clustering aic bic dependent-variable k-means mean standard-error measurement-error errors-in-variables regression multiple-regression pca linear-model dimensionality-reduction machine-learning neural-networks deep-learning conv-neural-network computer-vision clustering spss r weighted-data wilcoxon-signed-rank bayesian hierarchical-bayesian bugs stan distributions categorical-data variance ecology r survival regression r-squared descriptive-statistics cross-section maximum-likelihood factor-analysis likert r multiple-imputation propensity-scores distributions t-test logit probit z-test confidence-interval poisson-distribution deep-learning conv-neural-network residual-networks r survey wilcoxon-mann-whitney ranking kruskal-wallis bias loss-functions frequentist decision-theory risk machine-learning distributions normal-distribution multivariate-analysis inference dataset factor-analysis survey multilevel-analysis clinical-trials
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Was ist los mit t-SNE vs. PCA zur Dimensionsreduktion mit R?

Ich habe eine Matrix von 336x256 Gleitkommazahlen (336 Bakteriengenome (Spalten) x 256 normalisierte Tetranukleotidfrequenzen (Zeilen), z. B. addiert sich jede Spalte zu 1). Ich erhalte gute Ergebnisse, wenn ich meine Analyse mit der Hauptkomponentenanalyse durchführe. Zuerst berechne ich die...

r pca tsne
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Können Freiheitsgrade eine nicht ganzzahlige Zahl sein?

Wenn ich GAM verwende, erhalte ich einen DF-Rest von (letzte Zeile im Code). Was bedeutet das? Über das GAM-Beispiel hinausgehend: Kann die Anzahl der Freiheitsgrade im Allgemeinen eine nicht ganzzahlige Zahl sein?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call:...

r degrees-of-freedom gam machine-learning pca lasso probability self-study bootstrap expected-value regression machine-learning linear-model probability simulation random-generation machine-learning distributions svm libsvm classification pca multivariate-analysis feature-selection archaeology r regression dataset simulation r regression time-series forecasting predictive-models r mean sem lavaan machine-learning regularization regression conv-neural-network convolution classification deep-learning conv-neural-network regression categorical-data econometrics r confirmatory-factor scale-invariance self-study unbiased-estimator mse regression residuals sampling random-variable sample probability random-variable convergence r survival weibull references autocorrelation hypothesis-testing distributions correlation regression statistical-significance regression-coefficients univariate categorical-data chi-squared regression machine-learning multiple-regression categorical-data linear-model pca factor-analysis factor-rotation classification scikit-learn logistic p-value regression panel-data multilevel-analysis variance bootstrap bias probability r distributions interquartile time-series hypothesis-testing normal-distribution normality-assumption kurtosis arima panel-data stata clustered-standard-errors machine-learning optimization lasso multivariate-analysis ancova machine-learning cross-validation
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Ist PCA unter Multikollinearität instabil?

Ich weiß, dass in einer Regressionssituation, wenn Sie eine Reihe von stark korrelierten Variablen haben, dies normalerweise "schlecht" ist, weil die geschätzten Koeffizienten instabil sind (Varianz geht gegen Unendlich, Determinante gegen Null). Meine Frage ist, ob diese "Bösartigkeit" in einer...

pca multicollinearity