প্রশ্ন ট্যাগ «pca»

ইন জিনোম-যে ব্যাপক চর্চা (GWAS): প্রধান উপাদানগুলি কী কী? কেন তারা ব্যবহার করা হয়? তারা কিভাবে গণনা করা হয়? পিসিএ ব্যবহার না করে জিনোম-ওয়াইড অ্যাসোসিয়েশন স্টাডি করা যেতে পারে?

20 pca  genetics  gwas 

প্রধান উপাদান উপাদান বিশ্লেষণ (পিসিএ) সাবজেক্ট (দ্বৈত) স্পেসে কীভাবে কাজ করে সে সম্পর্কে আমি একটি স্বজ্ঞাত বোঝার চেষ্টা করছি । দুটি ভেরিয়েবল সঙ্গে 2D ডেটা সেটটি বিবেচনা করুন, x1x1x_1 এবং x2x2x_2 , এবং nnn ডাটা পয়েন্টের (ডাটা ম্যাট্রিক্স XX\mathbf X হয় n×2n×2n\times 2 এবং কেন্দ্রিক অবস্থায় গণ্য করা হয়)। পিসিএর …

19 pca  linear-algebra  intuition  geometry 

আমি "সাম্প্রতিক ক্লাস্টার কম্পিউটিংয়ের সাথে মস্তিষ্কের ক্রিয়াকলাপ ম্যাপিং" শিরোনামের একটি জার্নাল নিবন্ধে পিসিএর ব্যবহার বোঝার চেষ্টা করছি " ফ্রিম্যান এট আল।, ২০১৪ ( ল্যাব ওয়েবসাইটে ফ্রি পিডিএফ উপলব্ধ )"। তারা সময় সিরিজের ডেটাতে পিসিএ ব্যবহার করে এবং মস্তিষ্কের মানচিত্র তৈরি করতে পিসিএ ওজন ব্যবহার করে। ডেটা ট্রায়াল-গড় ইমেজিং ডেটা, ম্যাট্রিক্স …

19 time-series  pca  state-space-models  neuroimaging  neuroscience 

আমি আমার ডেটাসেটটিকে সাধারণকরণ করেছিলাম তখন ছোট বর্ণিত ভেরিয়েন্স অনুপাত ([0.50, 0.1, 0.05]) পেতে 3 টি উপাদান পিসিএ চালিয়েছি। আমি যখন স্বাভাবিক না হয়ে আমার ডেটাসেটটি সাদা করে তুলি তখন 3 টি উপাদান পিসিএ চলে আসে, আমি উচ্চতর ব্যাখ্যা পেয়েছি ভেরিয়েন্স অনুপাত ([0.86, 0.06,0.01]) পেয়েছি। যেহেতু আমি 3 টি উপাদানগুলিতে …

19 pca 

আমি জানতে চাই যে একই ডেটা সেটটিতে মূল উপাদান বিশ্লেষণ (পিসিএ) এবং অনুসন্ধানী ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ (ইএফএ) সঞ্চালনের জন্য কোনও যৌক্তিক ধারণা তৈরি করে কিনা। আমি পেশাদারদের স্পষ্টভাবে সুপারিশ করতে শুনেছি: বিশ্লেষণের লক্ষ্য কী তা বুঝুন এবং ডেটা বিশ্লেষণের জন্য পিসিএ বা ইএফএ চয়ন করুন; একটি বিশ্লেষণ করার পরে অন্য বিশ্লেষণ …

19 pca  factor-analysis 

আমি (সঙ্গে শৈলশিরা রিগ্রেশন মধ্যে একটি সংযোগ ওয়েবে পঠিত কোথাও থাকার স্মরণ এবং পিসিএ রিগ্রেশন নিয়মিতকরণ): ব্যবহার করার সময় ℓ 2 hyperparameter সঙ্গে -regularized রিগ্রেশন λ , যদিℓ2ℓ2\ell_2ℓ2ℓ2\ell_2λλ\lambda , তারপর রিগ্রেশন সঙ্গে পিসি পরিবর্তনশীল সরানোর সমতূল্য সবচেয়ে ছোট এগেনুয়ালু।। → 0λ→0\lambda \to 0 এটা সত্য কেন? অপ্টিমাইজেশন প্রক্রিয়াটির সাথে এর …

19 regression  pca  regularization  ridge-regression 

আমি জাভাস্ক্রিপ্টে মূল উপাদান বিশ্লেষণ (পিসিএ) এর জন্য বাইপ্লট বাস্তবায়ন করতে চাই। আমার প্রশ্ন হ'ল আমি কীভাবে ডেটা ম্যাট্রিক্সের একক ভেক্টর পচন (এসভিডি) এর আউটপুট থেকে তীরগুলির স্থানাঙ্ক নির্ধারণ করব ?U,V,DU,V,DU,V,D এখানে আর দ্বারা উত্পাদিত একটি উদাহরণ বাইপ্লট: biplot(prcomp(iris[,1:4])) আমি বিপ্লট সম্পর্কিত উইকিপিডিয়া নিবন্ধে এটি সন্ধান করার চেষ্টা করেছি তবে …

18 pca  svd  biplot 

ধরুন আমার কাছে স্বাধীন উত্স রয়েছে, এবং আমি উত্তল মিশ্রণগুলি পর্যবেক্ষণ করছি : এক্স 1 , এক্স 2 , । । । , এক্স এন মি ওয়াই 1এনএনnএক্স1, এক্স2, । । । , এক্সএনএক্স1,এক্স2,।।।,এক্সএনX_1, X_2, ..., X_nমিমিmওয়াই1। । ।ওয়াইমি= ক11এক্স1+ ক12এক্স2+ ⋯ + এ1 এনএক্সএন= কমি 1এক্স1+ কমি 2এক্স2+ ⋯ …

18 pca  ica 

আমি আমার ডেটা- এমন রূপান্তর করতে চাই যে এক হবে এবং সমবায়াগুলি শূন্য হবে (অর্থাত্ আমি ডেটা সাদা করতে চাই)। তদুপরি উপায়গুলি শূন্য হওয়া উচিত।XX\mathbf X আমি জানি আমি জেড-স্ট্যান্ডার্ডাইজেশন এবং পিসিএ-ট্রান্সফর্মেশন করে সেখানে পৌঁছে যাব, তবে এগুলি আমার কোন ক্রমে করা উচিত? আমি যোগ করা উচিত যে ক্ষান্ত ঝকঝকে …

18 pca  linear-algebra 

ধরুন হলেন ভেক্টর যা ডিজাইনের ম্যাট্রিক্স এক্সের সাহায্যে ডেটার অভিক্ষেপের বৈচিত্রকে সর্বাধিক করে তোলে ।uuuXএক্সX এখন, আমি এমন উপকরণ দেখেছি যেগুলি ডেটার (প্রথম) মূল উপাদান হিসাবে উল্লেখ করে, যা বৃহত্তম ইগেনুয়ালুও সহ ইগেনভেেক্টর।তোমার দর্শন লগ করাতোমার দর্শন লগ করাu তবে, আমি এটিও দেখেছি যে ডেটার মূল উপাদানটি হ'ল ।এক্সতোমার দর্শন …

18 pca  terminology  definition 

আমি সিদ্ধান্ত নেওয়ার চেষ্টা করছি যে কোনও পিসিএর উপাদান সংরক্ষণ করা হবে কিনা। এগেনভ্যালুটির परिमाणের উপর ভিত্তি করে একটি গাজিলিয়ন মাপদণ্ড রয়েছে, বর্ণিত এবং তুলনা করা যেমন এখানে বা এখানে । তবে, আমার আবেদনে আমি জানি যে বৃহত্তর (স্টাডেন্ট) ইগোনালুয়ের তুলনায় ছোট (এস্ট) ইগন্যালুও ছোট হবে এবং প্রস্থের উপর ভিত্তি …

18 pca 

আপনি যখন একটি পিসিএ বিশ্লেষণের জন্য বাইপ্লট নির্মাণ করেন, আপনার এক্স-অ্যাক্সেসের প্রধান উপাদান PC1 স্কোর এবং y- অক্ষের উপর PC2 স্কোর থাকে। তবে ডান এবং পর্দার শীর্ষে অন্য দুটি অক্ষ কী?

18 r  pca  biplot 

আমি একটি কাগজে একটি অ্যালগরিদম বাস্তবায়ন করতে চাই যা ডেটা ম্যাট্রিক্স পচে যাওয়ার জন্য কার্নেল এসভিডি ব্যবহার করে। সুতরাং আমি কার্নেল পদ্ধতি এবং কার্নেল পিসিএ ইত্যাদি সম্পর্কিত সামগ্রীগুলি পড়ছি তবে এটি এখনও আমার কাছে খুব অস্পষ্ট, বিশেষত যখন এটি গাণিতিক বিবরণে আসে এবং আমার কয়েকটি প্রশ্ন থাকে। কার্নেল পদ্ধতি কেন? …

18 pca  svd  kernel-trick 

আমরা কেন কাঁচা তথ্যটিকে তার মানক বিচ্যুত করে বিভক্ত করে তা সম্পর্কে (সিএস 229 কোর্স নোটগুলি থেকে) নীচের ন্যায়সঙ্গততাটি পড়ছিলাম: যদিও ব্যাখ্যাটি কী বলছে তা আমি বুঝতে পেরেছি, কেন স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি দ্বারা বিভাজন এই ধরনের লক্ষ্য অর্জন করবে তা আমার কাছে স্পষ্ট নয়। এটি বলছে যাতে সবাই একই "স্কেল" এ …

17 machine-learning  pca  mathematical-statistics 

কিছু অনুসন্ধানের পরে, পর্যবেক্ষণের ওজন / পরিমাপের ত্রুটিগুলি প্রধান উপাদানগুলির বিশ্লেষণে অন্তর্ভুক্ত করার বিষয়ে আমি খুব কমই পাই। আমি যা পাই তা ওজনকে অন্তর্ভুক্ত করার জন্য পুনরাবৃত্ত পদ্ধতির উপর নির্ভর করে (যেমন, এখানে )। আমার প্রশ্ন হল কেন এই পদ্ধতির প্রয়োজন? কেন আমরা ভারী কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের ইগেনভেেক্টর ব্যবহার করতে পারি …

17 pca  measurement-error  weighted-data