প্রশ্ন ট্যাগ «pca»

প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ (পিসিএ) উদ্দেশ্য ফাংশন ও L2 আদর্শ মধ্যে পুনর্গঠন ত্রুটি কমানোর হয় (অধ্যায় 2.12 দেখতে এখানে আরেকটি দৃশ্য অভিক্ষেপ উপর ভ্যারিয়েন্স পূর্ণবিস্তার করার চেষ্টা করছে আমরা একটি চমৎকার পোস্ট এখানে।। পিসিএ উদ্দেশ্য কাজ কি ? )। আমার প্রশ্নটি হ'ল পিসিএ অপটিমাইজেশন উত্তল? (আমি কিছু আলোচনা পাওয়া এখানে কিন্তু …

12 machine-learning  pca  optimization  convex 

একটি মেশিন লার্নিং কোর্সে, আমি শিখেছি যে পিসিএ ( অধ্যক্ষ উপাদান উপাদান বিশ্লেষণ ) এর একটি সাধারণ ব্যবহার হ'ল অন্যান্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলিকে গতিময় করা speed উদাহরণস্বরূপ, কল্পনা করুন আপনি একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল প্রশিক্ষণ দিচ্ছেন। আপনার যদি 1 থেকে n এর জন্য একটি প্রশিক্ষণ সেট এবং এটি আপনার ভেক্টরের …

12 machine-learning  pca 

আমি কীভাবে পিসিএ (মূল উপাদান বিশ্লেষণ) সম্পাদন করতে জানি তা জানি, তবে আমি ফ্যাক্টর বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহার করা উচিত এমন পদক্ষেপগুলি জানতে চাই। পিসিএ করার জন্য, আসুন উদাহরণস্বরূপ কয়েকটি ম্যাট্রিক্স বিবেচনা করা যাক :একজনএকজনA 3 1 -1 2 4 0 4 -2 -5 11 22 20 আমি এর পারস্পরিক সম্পর্ক …

12 pca  factor-analysis  algorithms 

আমি পিসিএতে নিষ্কাশনের জন্য উপযুক্ত সংখ্যক উপাদান নির্বাচন করতে আকাইকে তথ্য মানদণ্ড (এআইসি) ব্যবহার করতে চাই। একমাত্র ইস্যুটি হ'ল প্যারামিটারগুলির সংখ্যা নির্ধারণ করার জন্য আমি নিশ্চিত নই। একটি ম্যাট্রিক্স বিবেচনা করুন , যেখানে ভেরিয়েবলের সংখ্যা এবং পর্যবেক্ষণের সংখ্যার প্রতিনিধিত্ব করে , যেমন । যেহেতু সহভেদাংক ম্যাট্রিক্স প্রতিসম হয়, তাহলে সর্বোচ্চ …

12 pca  model-selection 

সাম্প্রতিক কাগল প্রতিযোগিতার জন্য, আমি (ম্যানুয়ালি) আমার প্রশিক্ষণ সংস্থার জন্য 10 টি অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্য সংজ্ঞায়িত করেছি, যা পরে এলোমেলো বন শ্রেণিবদ্ধ প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত হবে। তারা একে অপরের সাথে কীভাবে তুলনা করে তা দেখার জন্য আমি নতুন বৈশিষ্ট্যগুলি সহ ডেটাসেটে পিসিএ চালানোর সিদ্ধান্ত নিয়েছি। আমি দেখেছি যে ~ 98% …

12 classification  pca  random-forest 

গুচ্ছ বিশ্লেষণ পরিচালনা করতে আমাকে ভেরিয়েবলের সংখ্যা হ্রাস করতে হবে। আমার ভেরিয়েবলগুলি দৃ corre়ভাবে সম্পর্কিত, তাই আমি একটি ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ পিসিএ (মূল উপাদান বিশ্লেষণ) করার চিন্তা করলাম । তবে, আমি যদি ফলাফল প্রাপ্ত স্কোরগুলি ব্যবহার করি তবে আমার ক্লাস্টারগুলি বেশ সঠিক নয় (সাহিত্যের পূর্ববর্তী শ্রেণিবিন্যাসের তুলনায়)। প্রশ্ন: প্রতিটি উপাদান / …

12 clustering  pca  feature-selection  factor-analysis 

প্রধান উপাদানগুলির বিশ্লেষণে, প্রথম প্রধান উপাদানগুলি হ'ল সর্বাধিক বৈকল্পিক সহ অরথোগোনাল দিক। অন্য কথায়, প্রথম প্রধান উপাদানটি সর্বাধিক বৈকল্পিকের দিকনির্দেশনা হিসাবে বেছে নেওয়া হয়, দ্বিতীয় প্রধান উপাদানটিকে সর্বোচ্চ বৈকল্পিকের সাথে প্রথম দিকের অর্থেগোনাল হিসাবে বেছে নেওয়া হয় এবং এই জাতীয়ভাবে।কেkkkkkk ফ্যাক্টর বিশ্লেষণের জন্য কি একই রকম ব্যাখ্যা রয়েছে? উদাহরণস্বরূপ, আমি …

12 pca  factor-analysis 

আমি বর্তমানে মডেলিংয়ে ব্যবহারের জন্য ভেরিয়েবলগুলি নির্বাচন করতে প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ ব্যবহার করছি। এই মুহুর্তে, আমি আমার পরীক্ষাগুলিতে এ, বি এবং সি পরিমাপ করি - আমি যা জানতে চাই তা হল: আমি কি আরও কম পরিমাপ করতে পারি এবং সময় এবং প্রচেষ্টা বাঁচাতে সি এবং বা বি রেকর্ডিং বন্ধ করতে …

12 regression  pca  model-selection 

আমি একটি বীজগণিত / সঠিক স্তরে অধ্যক্ষ উপাদান উপাদান বিশ্লেষণ এবং একক মান মান পচন মধ্যে সম্পর্ক বুঝতে পারি। আমার প্রশ্ন বিজ্ঞান-শিখার বাস্তবায়ন সম্পর্কে । ডকুমেন্টেশনটিতে বলা হয়েছে: " [ট্র্যাঙ্কেটেড এসভিডি] পিসিএর সাথে খুব সমান, তবে কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের পরিবর্তে সরাসরি নমুনা ভেক্টরগুলিতে পরিচালিত হয়। ", যা উভয় পদ্ধতির মধ্যে বীজগণিতের …

12 pca  scikit-learn  svd  scipy 

প্রধান উপাদান উপাদান বিশ্লেষণের জন্য আমি নিজের ফাংশনটি লেখার চেষ্টা করছি, পিসিএ (অবশ্যই ইতিমধ্যে অনেক কিছু লেখা আছে তবে আমি কেবল নিজের দ্বারা স্টাফ বাস্তবায়নে আগ্রহী)। আমি যে প্রধান সমস্যার মুখোমুখি হয়েছি তা হ'ল ক্রস-বৈধকরণ পদক্ষেপ এবং বর্গাকার পূর্বাভাসের সমষ্টি গণনা (প্রেস)। আমি কোন ক্রস-বৈধতা ব্যবহার করি তা বিবেচ্য নয়, …

12 pca  cross-validation  matlab 

আমি একটি বৃহদায়তন ডেটাসেট ক্লাস্টার করতে চাই যার জন্য আমার কাছে কেবল জোড়াযুক্ত দূরত্ব রয়েছে। আমি একটি কে-মেডয়েড অ্যালগরিদম প্রয়োগ করেছি, তবে এটি চালাতে খুব বেশি সময় লাগছে তাই আমি পিসিএ প্রয়োগ করে আমার সমস্যার মাত্রা হ্রাস করে শুরু করতে চাই। যাইহোক, এই পদ্ধতিটি সম্পাদন করতে আমি কেবল জানতে পারি …

12 pca  dimensionality-reduction  multidimensional-scaling 

আমি যখন একটি নির্দিষ্ট ডেটা সেটটিতে পিসিএ চালাই, তখন আমার দেওয়া সমাধানটি কি অনন্য? অর্থাত, আন্তঃপয়েন্টের দূরত্বের ভিত্তিতে আমি 2 ডি স্থানাঙ্কের একটি সেট পেয়েছি। এই সীমাবদ্ধতাগুলি পূরণ করতে পারে এমন পয়েন্টগুলির কমপক্ষে আরও একটি ব্যবস্থা খুঁজে পাওয়া সম্ভব? উত্তরটি যদি হ্যাঁ হয় তবে কীভাবে আমি এইরকম আলাদা সমাধান খুঁজে …

12 pca 

প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ (পিসিএ) সম্পাদন করতে আপনাকে ডাটা থেকে প্রতিটি কলামের মাধ্যমগুলি বিয়োগ করতে হবে, সহসংযোগ সহগের ম্যাট্রিক্স গণনা করতে হবে এবং তারপরে আইজেনভেেক্টর এবং ইগেনভ্যালুগুলি সন্ধান করতে হবে। ঠিক আছে, বরং, পাইথনে এটি প্রয়োগ করার জন্য আমি এটিই করেছি, কেবলমাত্র এটি ছোট ম্যাট্রিক্সের সাথে কাজ করে কারণ সম্পর্কের সহগ …

12 pca  python 

ধরুন আমার কাছে একটি মাত্রিক ডেটা সেট রয়েছে যেখানে মাত্রাগুলি মোটামুটি orthogonal (পারস্পরিক সম্পর্ক শূন্য আছে)।NNNNNN শর্তে কোন ইউটিলিটি আছে: কল্পনা প্রতিনিধিত্ব (শ্রেণিবদ্ধ দক্ষতার জন্য) বা অন্যান্য মানদণ্ড ডেটা উপর মাত্রা হ্রাস সম্পাদন করতে?

11 pca  dimensionality-reduction 

প্রিন্সিপাল কম্পোনেন্ট অ্যানালাইসিস (পিসিএ) করার সময় একটি সাধারণ জিনিস হ'ল ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্কগুলি তদন্ত করতে একে অপরের বিরুদ্ধে দুটি লোড প্লট করা। প্রিন্সিপাল কম্পোনেন্ট রিগ্রেশন এবং পিএলএস রিগ্রেশন করার জন্য পিএলএস আর প্যাকেজ সহ পেপারে একটি আলাদা প্লট রয়েছে, যার নাম পারস্পরিক সম্পর্ক লোডিংস প্লট (কাগজে চিত্র 7 এবং পৃষ্ঠা …

11 r  pca  terminology  partial-least-squares  biplot