ScatterD3 플롯의 여러 레이어를 서로 겹쳐서 오버레이 할 수 있습니까? 나는 vignettes 또는 검색 StackExchange/Google 어디서나 이것을 찾을 수 없었습니다. 사람들이 ScatterD3을 사용하여 PCA Vector Loading 플롯을 만들 수있어 궁금합니다. 이것을 다른 플롯 위에 덧붙일 수 있다면 (ggplot2 또는 gg
선형 회귀를 적용하기 전에 주성분 분석을 사용하여 일부 노이즈를 줄이려합니다. 나는 1000 개 샘플 200 개 기능 내 모델을 훈련 할 수있다이 데이터와 import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.decomposition import PCA
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PCA의로드 및 점수를 표시하는 자체 스크립트를 갖고 싶습니다. 주요 문제는 로딩 및 점수가 (데이터에서) 동일한 단위 측정 값이 아니라는 것입니다. 어떻게 든 내 코드에서 로딩을 확장해야한다고 가정합니다. 가 여기에 내가 홍채 데이터에 PCA의 행렬도의 예를 가지고했지만,이 코드는 오류 제공합니다 Error: Don't know how to add o t
내 데이터의 축소 버전을 얻으려면 Matlab에서 SVD를 사용해야합니다. 나는 svds(X,k) 함수가 SVD를 수행하고 첫 번째 k 개의 고유 값과 고유 벡터를 반환한다는 것을 읽었습니다. 문서에서 데이터를 정규화해야하는지 언급하지 않았습니다. 정규화에서는 평균값의 빼기와 표준 편차에 의한 나누기를 모두 의미합니다. PCA를 구현할 때 나는 그런 식으로
sklearn을 사용하여 PCA를 수행하고 있습니다. 사용하려는 구성 요소의 수보다 많은 샘플이있을 때 더미 데이터로 함수를 테스트하고 있습니다. 그냥 괜찮습니다 : from sklearn.decomposition import PCA
import numpy as np
features_training = np.random.rand(10,30)
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RPCA를 사용하여 시계열 데이터에 이상 치를 찾는 방법에 대해 읽었습니다. 나는 RPCA가 무엇에 관한 것인지, 그리고 그 이론에 대한 기본 아이디어에 대해 알고 있습니다. 나는 RPCA를하는 Python 라이브러리를 가지고 있고, 입력 데이터와 스파 스 매트릭스의 낮은 순위 근사치 인 출력 (L과 S)으로 꽤 많은 두 개의 행렬을 얻었다. 입력 데이터
최근에 데이터를 분석하려고하는데 그래프를 좀 더 멋지게 만들고 싶습니다. 그러나 저는 이것에 실패했습니다. 그래서 저는 144 개의 사이트와 5 개의 환경 변수를 가진 데이터 세트를 가지고 있습니다. 그것은 기본적으로 섬 주변의 기판 구성과 물고기의 풍부함에 관한 것입니다. 이 섬에서는 북쪽과 남쪽 사이의 기질 구성에 차이가 있다고 가정합니다. 지금 당장은
는 데이터 집합에서 밀도 행렬을 작성하는 방법에 대한 몇 가지 포인터를 필요 자바 스파크 데이터 집합에서 조밀 한 행렬을 작성 내 데이터 세트는 데이터 행-1 csv 파일입니다 말 : 1.1,1.0,1.2 행 -2 : 1.4,1.1,1.3 데이터 집합을 행렬로 변환하는 방법. 행렬 연산을 적용 할 수 있습니다. 자바/스파크 고마워요!
나는 VLAD과 Fisher Vectors (FV)에 관한 많은 논문을 읽었습니다. 특히 this 논문 (그리고 본질적으로 주제에 관한 모든 논문에서) 저자들은 SIFT, VLAD 및 FV 치수를 줄이기 위해 PCA를 사용합니다. 그러나 PCA는 공분산 행렬의 고유 값 계산과 관련이 있으며, 정사각형 행렬에 대해서만 고유 값을 계산할 수 있습니다. 이제 우