pca

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    PySpark의 비정상 실행 PCA

    나는 PySark 파일과 함께 PCA에서 작업하고 있습니다. 나는 이상한 행동을하고있다. 내 코드는 때때로 완벽하지만 때로는 작동이 오류를 반환 여기 File "C:/spark/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/bin/pca_final2.py", line 25, in <module> columns = (fileObj.first()).split
    csv pyspark pca 2017-03-14

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    오브젝트의 선형베이스의 x, y로부터 각을 얻습니다.

    녹색 화살표 (그림 2)를 선형 기준과 정렬/평행하게 만드는 방법. OpenCV의 기본 PCA 분석을 적용한 후 결과에 매우 만족했지만 중심점 위치와 각도를 조작하여베이스와 일치시키는 방법을 알고 싶습니다. 제공된 그림에서 녹색 선이 몇도 정도 떨어져있는 것을 볼 수 있습니다. 반면에 "기본"과 평행하게 사용하고 싶습니다. 원본 이미지 : 내가 현재 무엇을
    c++ opencv pca angle 2017-03-21

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    주요 구성 요소 anaylsis, 얻은 계수는 무엇을 말해 줍니까?

    데이터의 크기를 줄이기 위해 주성분 분석을 적용하려고합니다. 200x146, 146 개의 피쳐 (치수)가있는 200 개의 관측 (샘플), 각 관측치는 세 가지 클래스 중 하나에 속할 수 있습니다. 내가하려는 것은 데이터를 시각화하여 데이터에 새 샘플을 추가 한 후 클래스 중심이 어떻게 움직이는 지 확인하는 것입니다. 이러한 높은 차원의 데이터를 그리는 것은
    matlab pca coefficients 2017-04-04

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    리니어 자동 인코딩 장치는 PCA와 어떻게 같습니까?

    나는 수학적 증거를 원합니다. 누구든지 그것에 대한 논문을 알고 있습니까? 수학을 연습 할 수 있습니까?
    machine-learning neural-network deep-learning pca autoencoder 2017-03-05

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    각 주요 구성 요소의 관측 점수를 R

    에서 검색합니다. 선형 회귀 분석에서 예측 자의 수를 줄이기 위해 데이터 프레임에서 주 구성 요소 분석을 수행했습니다. pr.out = prcomp(df, scale=TRUE) pr.var = pr.out$sdev^2 pve = pr.var/sum(pr.var) 내가 분산의 가장 큰 비율을 설명하는 처음 몇 주요 구성 요소 내 데이터 프레임에 기존
    r pca 2017-03-09

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    PCA - MATLAB을 사용한 치수 감소

    PCA를 사용하여 훈련 세트의 치수를 줄이려고합니다. 두 가지 접근 방식을 접했습니다. 여기 [V,U,eigen]=pca(train_x); eigen_sum=0; for lamda=1:length(eigen) eigen_sum=eigen_sum+eigen(lamda,1); if(eigen_sum/sum(eigen)>=0.90)
    matlab machine-learning pca training-data dimensionality-reduction 2017-03-15

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    사전 처리 데이터 : PCA를 실행하기 전후에 데이터를 정규화해야합니까?

    NN에 대한 입력 데이터를 사전 처리 중입니다. 입력 크기를 줄이려면 PCA를 실행하고 있습니다. 데이터를 정상화하려면 PCA를 실행하기 전에해야합니까? 즉, 원시 데이터/PCA 입력 또는 PCA 출력/NN 입력에 있습니까?
    neural-network normalization pca 2017-03-20

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    어레이를 데이터 프레임에 효율적으로 전달하는 방법은 무엇입니까?

    데이터 프레임 DF1의 열에서 PCA를 실행 중이고 주 구성 요소의 배열을 반환합니다. DF1과 동일한 인덱스를 가지며 주 구성 요소의 배열 값을 포함하는 데이터 프레임 DF2를 만들고 싶습니다. DF1= v1 v2 v3 2014-01-02 0.58 0.89 -0.19 2014-01-03 -1.96 0.59 1.2
    python pandas dataframe pca 2017-03-23

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    비교 데이터를 사용하여 EFA (R)의 요소 수를 결정하십시오.

    R factanal 함수에서 최적 요소의 수를 결정하는 방법을 찾고 있습니다. 가장 많이 사용되는 방법 (요인 수를 결정하기 위해 pca와 scree plot을 사용함)은 이미 알려져 있습니다. 나는 here이 나 같은 비 기술적 인 사람들에게 더 쉬울 것이라고 설명하는 방법을 발견했다. 불행히도 R 스크립트는 메소드가 구현 된 곳에서 더 이상 액세스 할
    r pca factor-analysis 2017-03-28

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    하이퍼 스피어의 중심으로부터 거리를 계산하는 방법 (화이트닝 된 PCA)

    화이트닝을 포함한 참조 데이터 세트의 주요 구성 요소를 계산했다고 가정 해 보겠습니다. 주성분 벡터로부터 생성 된 변환 행렬을 테스트 데이터 세트에 적용하여이를 PC의 부분 공간에 투영합니다. 이제는 각 열의 계수를 단순히 합산하여 PC 하이퍼 스피어의 중심에서 각 테스트 데이터 벡터의 거리를 측정 할 수 있어야합니다. 이 올바른지? 이 변환을 참조 데이터
    linear-algebra projection pca 2017-04-03
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