pca

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    多元對應分析MCA使用Python中無二進制範疇虛擬變量和

    我使用的是python package爲多個分類變量多元對應分析的王子模塊。我學習的一組地質數據，這裏是一個示例預覽： Quartz Oxides Hematite Limonite Geothite Clay Soil_Type 1 2 3 4 1 0 A 2 1 4 3 0 1 B 3 4 2 1 4 0
    python pandas pca dimensionality-reduction 2017-05-17

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    現有PCA模型的新數據點

    我遵循this教程來創建和可視化PCA。 Im特別感興趣的部分是爲現有模型添加新的數據點。 正如本教程所示，我們將使用predict（ir.pca，newdata = tail（log.ir，2））來預測新的PC。但是，我如何將這些新觀察添加到現有的情節？它看起來不像預測函數返回與ggplot函數中使用的ir.pca相同的對象。 我發現了類似的問題here和here但他們計算新的PCA評分並將它們
    r pca confidence-interval 2017-05-20

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    如何對ASP.NET包進行單元測試

    我試着關於測試單元測試的this answer，但是當我嘗試列舉要測試的包中的文件時，我總是得到0。 下面的代碼有什麼問題？ [TestFixture] public class BundleConfigTests { private TestVirtualPathProvider _vpp; private BundleCollection _bundles;
    asp.net unit-testing asp.net-bundling 2014-09-19

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    RNN中的主成分分析

    如果我想將序列（特徵）A，B和C投影到帶有張量LSTM的目標序列，我怎麼能知道每個特徵對目標影響的重要性？主成分分析有幫助嗎？如果pca可以幫助，該怎麼辦？數據的 的結構（列）設定如下面： A sequence B sequence C sequence Target sequence
    python tensorflow pca 2017-04-26

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    R - 「CAPdiscrim」和「lda」錯誤「變量1在組內」似乎是不變的「

    所以我一直在通過現有的問題來解決這個問題，但無濟於事。 我有一個由個人（117）組成的數據集，每個個人都有來自不同變量（12）的觀察結果，並且由具有8個級別的因子變量分組。 我想根據Anderson和Willis的方法對這些數據的主要座標進行規範分析。我開始使用BiodiversityR :: CAPdiscrim。讓我們先從一些示例數據： individual <- c(1:30) group
    r statistics pca vegan linear-discriminant 2017-05-01

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    PCA：結果矩陣n-1行

    我在Python中使用PCA來減少我擁有的數據的維數。目前的數據有768行和10列。 我使用下面的代碼來實現PCA： import numpy as np from sklearn import decomposition demo_df = pd.read_csv('data.csv') pca = decomposition.PCA(n_components=4) comps =
    python machine-learning scikit-learn pca 2017-05-04

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    使用prcomp在R中的RNA序列的PCA

    我想知道是否需要在R中對我的樣本進行PCA轉置數據。我正在使用內置函數prcomp（）。我的數據集是RNA seq表達數據，列是樣本，行是基因表達。它看起來有效，但是對行/列應該有什麼共識？謝謝！
    r pca 2017-05-04

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    應用PCA並保留總變化的百分比

    我想對特定數據集執行主成分分析，然後將主成分饋送到LogisticRegression分類器。 具體而言，我想申請PCA並使用函數computePrincipalComponentsAndExplainedVariance來保持總方差的90％。 下面的代碼讀取數據集： // Load the data val text = sparkSession.sparkContext.textFile("
    scala apache-spark machine-learning apache-spark-mllib pca 2017-05-04

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    R組中的PCA或MDS

    我有一個具有特定列和行組的數據矩陣。 Promoters Exons Introns Intergenic UTR5 UTR3 EncodeDnase TFBS CpGislands CpGshores CpGshelf Enhancer Valley umrs canyons genebodies enhancer34 groups 44905 34778 49182 32420 21190
    r pca mds 2017-05-11

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    關於Matlab中PCA函數的參數

    我有115 * 8000的數據，其中115是功能的數量。當我使用像這樣的matlab pca功能 [coeff,score,latent,tsquared,explained,mu] = pca(data); 對我的數據。我有一些價值。我在here上閱讀了如何減少我的數據，但有一件事讓我感到困惑。 explained數據顯示功能在計算上有多重，但功能是否在此過程中重新組織，或者功能與我給它的功
    matlab classification pca 2017-05-11
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