প্রশ্ন ট্যাগ «pca»

আমি গাউসিয়ান এবং বহুবর্ষীয় কার্নেলগুলির সাথে কার্নেল পিসিএ ( 1 , 2 , 3 ) সম্পর্কে পড়ছিলাম । গাউসিয়ান কার্নেল আপাতদৃষ্টিতে যে কোনও প্রকারের ননলাইনার তথ্য ব্যতিক্রমীভাবে ভালভাবে আলাদা করতে পারে? দয়া করে একটি স্বজ্ঞাত বিশ্লেষণ করুন, পাশাপাশি যদি সম্ভব হয় তবে একটি গাণিতিকভাবে জড়িত। অন্যান্য কার্নেলের কাছে গাউসিয়ান কার্নেলের …

67 machine-learning  pca  svm  kernel-trick 

আমি আমার অভিজ্ঞতা আর এ SPSS থেকে কিছু গবেষণা (পিসিএ ব্যবহার করে) পুনর্গঠন করা চেষ্টা করেছি, principal() ফাংশন প্যাকেজ থেকে psychশুধুমাত্র ফাংশন যা ঘনিষ্ঠ এসেছে (বা যদি আমার মেমরি আমাকে সঠিক তোলে, উপর মৃত) আউটপুট মেলে। এসপিএসএস-এর মতো একই ফলাফলের সাথে মেলে আমাকে প্যারামিটার ব্যবহার করতে হয়েছিল principal(..., rotate = …

63 r  spss  pca  factor-analysis  factor-rotation 

ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদমের (যেমন কে-মানে) আগে পিসিএ (মূল উপাদান বিশ্লেষণ) প্রয়োগ করা একটি সাধারণ অনুশীলন। এটি বিশ্বাস করা হয় যে এটি অনুশীলন (শব্দ হ্রাস) এর ক্লাস্টারিং ফলাফলগুলিতে উন্নতি করে। তবে আমি পিসিএ এবং কে-মাধ্যমের মধ্যে সম্পর্কের তুলনামূলক এবং গভীর গভীর অধ্যয়নে আগ্রহী। উদাহরণস্বরূপ, ক্রিস ডিং এবং জিয়াওফেং তিনি, 2004, কে-মানে ক্লাস্টারিংয়ের …

60 clustering  pca  k-means 

আমি জেডসিএ সাদা এবং স্বাভাবিক সাদা করার বিষয়ে বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি (যা পিসিএ ইগেনভ্যালুগুলির বর্গমূলের দ্বারা মূল উপাদানগুলি ভাগ করে নেওয়া হয়)। যতদুর আমি জানি, xZCAwhite=UxPCAwhite,xZCAwhite=UxPCAwhite,\mathbf x_\mathrm{ZCAwhite} = \mathbf U \mathbf x_\mathrm{PCAwhite}, যেখানে PCA eigenvectors।UU\mathbf U জেডসিএ হোয়াইটিংয়ের ব্যবহারগুলি কী? সাধারণ সাদা এবং জেডসিএ হোয়াইটিংয়ের মধ্যে পার্থক্য কী?

59 pca  dimensionality-reduction  image-processing 

পিসিএ এবং অটোরকোডার উভয়ই ডিমেনশন হ্রাস করতে পারে, তবে তাদের মধ্যে পার্থক্য কী? কোন পরিস্থিতিতে আমার একে অপরের ব্যবহার করা উচিত?

56 machine-learning  pca  neural-networks  autoencoders 

প্রারম্ভিক পরিসংখ্যান এবং মেশিন লার্নিংয়ের বিষয়ে বইয়ের সুপারিশের জন্য এই সাইটে বেশ কয়েকটি থ্রেড রয়েছে তবে আমি অগ্রাধিকারের ক্রম সহ অগ্রণী পরিসংখ্যানগুলির একটি পাঠ্যের সন্ধান করছি: সর্বাধিক সম্ভাবনা, সাধারণীকরণীয় রৈখিক মডেল, প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ, অ-লিনিয়ার মডেল । আমি এসি ডেভিসনের স্ট্যাটিস্টিকাল মডেলগুলি চেষ্টা করেছি তবে সত্যি বলতে আমাকে এটি দুটি …

55 generalized-linear-model  pca  maximum-likelihood  references  saddlepoint-approximation 

আমি বৈশিষ্ট্য নির্বাচনের ক্ষেত্রে নতুন এবং আমি ভাবছিলাম যে আপনি কীভাবে বৈশিষ্ট্য নির্বাচন সম্পাদনের জন্য পিসিএ ব্যবহার করবেন। পিসিএ প্রতিটি ইনপুট ভেরিয়েবলের জন্য আপেক্ষিক স্কোর গণনা করে যা আপনি নন-ইনফরমটিভ ইনপুট ভেরিয়েবলগুলি ফিল্টার করতে ব্যবহার করতে পারেন? মূলত, আমি বৈকল্পিকতা বা উপস্থিত তথ্যের পরিমাণের দ্বারা ডেটাতে মূল বৈশিষ্ট্যগুলি অর্ডার করতে …

54 r  pca  feature-selection 

আমি এটি স্ট্যাকওভারফ্লোতে জিজ্ঞাসা করেছি, তবে এটি এসও-তে কোনও উত্তর না পেলে এটি এখানে আরও উপযুক্ত হতে পারে বলে মনে হয়। এটি পরিসংখ্যান এবং প্রোগ্রামিংয়ের ছেদ এ এক ধরণের। আমার পিসিএ করার জন্য কিছু কোড লিখতে হবে (প্রিন্সিপাল কম্পোনেন্ট অ্যানালাইসিস)। আমি বিখ্যাত আলগোরিদিম মাধ্যমে ব্রাউজ এবং বাস্তবায়িত করেছি এই এক …

54 pca  algorithms  model-evaluation  high-dimensional 

আমি বিভিন্ন টিউটোরিয়াল এবং প্রশ্ন (যেমন সহ পিসিএ সম্পর্কে অনেক, পড়েছি এই এক , এই এক , এই এক , এবং এই এক )। পিসিএ যে জ্যামিতিক সমস্যাটি অপ্টিমাইজ করার চেষ্টা করছে তা আমার কাছে স্পষ্ট: পিসিএ পুনর্নির্মাণের (প্রক্ষেপণ) ত্রুটিটি হ্রাস করে প্রথম প্রধান উপাদানটি অনুসন্ধান করার চেষ্টা করে, যা …

54 pca  optimization  linear-algebra  intuition 

আমি ভাবছি কিনা এটির ব্যাখ্যায় কোনও পার্থক্য রয়েছে কিনা কেবল নির্ভরশীল, নির্ভরশীল এবং স্বতন্ত্র বা কেবলমাত্র স্বাধীন ভেরিয়েবলগুলি লগ রূপান্তরিত কিনা। ক্ষেত্রে বিবেচনা করুন log(DV) = Intercept + B1*IV + Error আমি আইভিটি শতাংশ বৃদ্ধি হিসাবে ব্যাখ্যা করতে পারি তবে আমার যখন কীভাবে এই পরিবর্তন হয় log(DV) = Intercept + …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ ম্যাট্রিক্স পচন ব্যবহার করতে পারে তবে এটি সেখানে পৌঁছানোর কেবল একটি সরঞ্জাম। ম্যাট্রিক্স বীজগণিত ব্যবহার না করে আপনি কীভাবে মূল উপাদানগুলি আবিষ্কার করবেন? উদ্দেশ্যমূলক কাজ (লক্ষ্য) কী এবং বাধাগুলি কী কী?

42 pca 

একটি প্রিন্সিপাল কম্পোনেন্ট অ্যানালাইসিস (পিসিএ) বা এমিরিকাল অর্থোগোনাল ফাংশন (ইওএফ) বিশ্লেষণ থেকে বেরিয়ে আসা উল্লেখযোগ্য নিদর্শনগুলির সংখ্যা নির্ধারণে আমি আগ্রহী। আমি জলবায়ু ডেটাতে এই পদ্ধতিটি প্রয়োগ করতে বিশেষভাবে আগ্রহী। ডেটা ক্ষেত্রটি একটি এমএক্সএন ম্যাট্রিক্স যা এম টাইম ডাইমেনশন (যেমন দিন) এবং এন স্থানিক মাত্রা (যেমন দীর্ঘ / ল্যাট অবস্থান) lat …

40 r  pca  bootstrap  monte-carlo 

আমি দেখতে চাই যে পাঠ্য সংশোধন আচরণের 7 টি পদক্ষেপ (পাঠ্য সংশোধন করতে ব্যয় করা সময়, কীস্ট্রোকের সংখ্যা ইত্যাদি) কীভাবে একে অপরের সাথে সম্পর্কিত। ব্যবস্থাগুলি পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত। আমি পিসিএ এবং পিসি 2 এবং পিসি 2, যা ব্যবস্থাগুলির মধ্যে পৃথক দ্বি-দ্বি পারস্পরিক সম্পর্ক পরীক্ষা চালানোর ওভারল্যাপটিকে এড়াতে পেরেছি তা দেখার জন্য …

39 pca  tsne 

ইন্টারসেপটি ( এই প্রশ্নে উল্লিখিত হিসাবে) মুছে ফেলার জন্য আমি উদাহরণগুলি যেখানে আমরা তথ্যকে কেন্দ্র করি (যেমন, নিয়মিতকরণ বা পিসিএ সহ) পাঠ করি । আমি জানি এটি সহজ, তবে স্বজ্ঞাতভাবে এটি বুঝতে আমার খুব কঠিন সময় কাটাচ্ছে। কেউ পড়তে পারলে অন্তর্দৃষ্টি বা রেফারেন্স সরবরাহ করতে পারে?

39 regression  pca  centering 

আমি উচ্চতর অর্ডার সিস্টেমের মাত্রিকতা হ্রাস করতে এবং অগ্রাধিকার 2 মাত্রিক বা 1 মাত্রিক ক্ষেত্রের বেশিরভাগ সমবায়কে ক্যাপচার করতে চাই। আমি বুঝতে পারি এটি মূল উপাদান বিশ্লেষণের মাধ্যমে করা যেতে পারে এবং আমি অনেক পরিস্থিতিতে পিসিএ ব্যবহার করেছি। তবে, আমি এটি কখনই বুলিয়ান ডেটা ধরণের সাথে ব্যবহার করি নি, এবং …

38 pca  data-visualization  binary-data  dimensionality-reduction  correspondence-analysis