pca

5Ciepło

1Odpowiedz

Projekcja i rekonstrukcja PCA w Scikit

Mogę wykonać PCA w scikicie według kodu poniżej: X_train ma 279180 wierszy i 104 kolumny. from sklearn.decomposition import PCA pca = PCA(n_components=30) X_train_pca = pca.fit_transform(X_train)

python scikit-learn pca 2016-04-12

---

5Ciepło

1Odpowiedz

Jak rozwiązać prcomp.default(): nie można przeskalować kolumny stałej/zera do wariancji jednostki

Mam zestaw danych 9 próbek (wierszy) z 51608 zmiennymi (kolumnami) i ciągle otrzymuję błąd za każdym razem, gdy próbuję zmienić skalę to: działa to dobrze pca = prcomp(pca_data) jednak pca = prcomp(

r matrix pca 2016-10-29

---

5Ciepło

1Odpowiedz

klasyfikacja: PCA i regresji logistycznej używając sklearn

Krok 0: Opis problemu mam problem klasyfikacji, czyli chcę przewidywać binarny cel w oparciu o zbiór cech liczbowych za pomocą regresji logistycznej, a po uruchomieniu Analiza głównych składowych (PCA

python scikit-learn pca logistic-regression 2015-09-30

---

5Ciepło

1Odpowiedz

Wybór komponentów pokazujących największą różnicę w PCA

Mam ogromny zestaw danych (32000 * 2500), którego potrzebuję do szkolenia. Wydaje się, że to zbyt wiele dla mojego klasyfikatora, więc zdecydowałem się na lekturę dotyczącą redukcji wymiarów, a konkre

matlab machine-learning classification pca dimensionality-reduction 2016-02-27

---

7Ciepło

4Odpowiedz

Jak wykorzystać zredukowane dane - wyniki analizy głównych składników

Trudno jest powiązać teorię z wdrożeniem. Byłbym wdzięczny za pomoc w zrozumieniu, gdzie moje zrozumienie jest złe. Notacje - matrix pogrubiony kapitału i wektory pogrubioną czcionką małej litery jest

matlab image-processing pca dimensionality-reduction 2016-08-01

---

5Ciepło

2Odpowiedz

Python PCA na macierzy zbyt dużej, aby zmieścić się w pamięci

Mam csv, który jest 100 000 wierszy x 27 000 kolumn, które próbuję wykonać PCA, aby wytworzyć macierz kolumn X 100 000 wierszy. Plik CSV ma rozmiar 9 GB. Oto co obecnie robię: from sklearn.decompositi

python pandas machine-learning scikit-learn pca 2015-08-24

---

7Ciepło

1Odpowiedz

Przyrostowy PCA na dużych danych

Właśnie próbowałem używać IncrementalPCA z sklearn.decomposition, ale rzucił MemoryError tak jak wcześniej PCA i RandomizedPCA. Mój problem polega na tym, że matryca, którą próbuję wczytać, jest zbyt

python scikit-learn bigdata hdf5 pca 2015-07-15

---

5Ciepło

1Odpowiedz

psych: principal - składniki obciążenia

Moje pytanie dotyczy funkcji principal() w pakiecie psych. set.seed(0) x <- replicate(8, rnorm(10)) pca.x <- principal(x, nf=4, rotate="varimax") wiem, czy chcę zobaczyć tabelę obciążeń, mogę używ

r pca principal psych 2015-02-20

---

14Ciepło

1Odpowiedz

R/caret: Przekaż argumenty preprocessingu pca do pociągu()

Próbuję zbudować model predykcyjny w karetce za pomocą PCA jako wstępnego przetwarzania. Wstępnego przetwarzania byłby następujący: preProc <- preProcess(IL_train[,-1], method="pca", thresh = 0.8) C

r machine-learning pca r-caret 2015-04-14

---

7Ciepło

1Odpowiedz

clusplot - wyświetlanie zmiennych

Chciałbym dodać do clusplot wykreślić zmienne używane jako strzałki jako pca. Nie jestem pewien, czy został wprowadzony sposób (nie mogę znaleźć niczego w dokumentacji). I przyniosły clusplot, który w

r cluster-analysis pca 2015-04-21

---