প্রশ্ন ট্যাগ «pca»

যদি কার্নেল পিসিএতে আমি একটি লিনিয়ার কার্নেল নিইK(x,y)=x⊤yK(x,y)=x⊤yK(\mathbf{x},\mathbf{y}) = \mathbf x^\top \mathbf y , ফলাফলটি কি সাধারণ লিনিয়ার পিসিএ থেকে আলাদা হতে চলেছে ? সমাধানগুলি কি মৌলিকভাবে আলাদা বা কিছু সংজ্ঞায়িত সম্পর্ক বিদ্যমান?

17 pca  kernel-trick 

মূল উপাদান বিশ্লেষণের উইকিপিডিয়া নিবন্ধে বলা হয়েছে যে ম্যাট্রিক্স এক্স টি এক্স গঠন না করেই এর এসভিডি গণনা করার জন্য দক্ষ অ্যালগরিদমগুলি বিদ্যমান , সুতরাং এসভিডি গণনা করা এখন ডাটা ম্যাট্রিক্স থেকে মূল উপাদান বিশ্লেষণ গণনা করার স্ট্যান্ডার্ড উপায়, যদি না কেবল হাতে গোনা কয়েকটি উপাদান প্রয়োজন হয়।XXXXTXXTXX^TX কেউ আমাকে …

17 pca  algorithms  svd  numerics 

আমার দুটি গ্রুপ, এ, এবং বি রয়েছে, যার প্রতিটি প্রায় 400 এর আকার এবং প্রায় 300 ভবিষ্যদ্বাণীকারী। আমার লক্ষ্য বাইনারি প্রতিক্রিয়া ভেরিয়েবলের জন্য পূর্বাভাস মডেল তৈরি করা। আমার গ্রাহক এ অন বি থেকে তৈরি মডেলটি প্রয়োগের ফলাফল দেখতে চান (তাঁর বই "রিগ্রেশন মডেলিং কৌশলগুলি", @ ফ্র্যাঙ্কহারেল উল্লেখ করেছেন যে দুটি …

17 pca  logistic  predictive-models  robust 

ধরুন আমাদের কাছে NNN পরিমাপযোগ্য ভেরিয়েবল রয়েছে, (a1,a2,…,aN)(a1,a2,…,aN)(a_1, a_2, \ldots, a_N) , আমরা পরিমাপের একটি M>NM>NM > N , এবং তারপরে ফলাফলটির জন্য একক মান পচনের জন্য উচ্চতর বৈকল্পের অক্ষগুলি খুঁজে পেতে ইচ্ছুক এন- ডাইমেনশনাল স্পেসে MMM পয়েন্টগুলি । ( নোট: অনুমান মাধ্যমে একটি আমি ইতিমধ্যে বিয়োগ করা হয়েছে, তাই …

17 pca  data-transformation  normalization  dimensionality-reduction  svd 

আমি ছয় ভেরিয়েবল একটি প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ সম্পন্ন করেছেন AAA , BBB , CCC , DDD , EEE এবং FFF । আমি যদি সঠিকভাবে বুঝতে পারি তবে অবিরত পিসি 1 আমাকে এই ভেরিয়েবলগুলির লিনিয়ার সংমিশ্রণটি উপাত্তগুলির মধ্যে সর্বাধিক বৈকল্পিক বর্ণনা / ব্যাখ্যা করে এবং পিসি 2 আমাকে এই ভেরিয়েবলগুলির রৈখিক …

17 variance  pca  r-squared  covariance-matrix 

শক্তসমর্থ পিসিএ (যেমন ক্যান্ডিস এট আল 2009 বা আরও উন্নততর নেত্রপল্লী এট আল 2014 দ্বারা বিকাশ করা হয়েছে ) মাল্টিভারিয়েট আউটলেট সনাক্তকরণের জন্য একটি জনপ্রিয় পদ্ধতি , তবে মহাওলোবিস দূরত্বও বহিরাগত সনাক্তকরণের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের একটি দৃ rob় , নিয়মিত অনুমানের কারণে । আমি অন্য পদ্ধতিতে …

17 pca  outliers  covariance-matrix  robust  anomaly-detection 

আমি FactoMineRসুপ্ত ভেরিয়েবলগুলিতে আমার ডেটার পরিমাপের সেটটি হ্রাস করতে ব্যবহার করছি । উপরের পরিবর্তনশীল মানচিত্রটি ব্যাখ্যা করার জন্য আমার কাছে স্পষ্ট, তবে ভেরিয়েবল এবং উপাদান 1 এর মধ্যে সংযুক্তিগুলি আসার সময় আমি বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি ভেরিয়েবল মানচিত্রের দিকে তাকানো, ddpএবং মানচিত্রের অংশটির covখুব কাছাকাছি অবস্থিত, এবং ddpAbsআরও কিছুটা সামান্য দূরে। …

17 correlation  pca  factor-analysis  association-measure  biplot 

আমি এখানে একটি টিউটোরিয়াল অনুসরণ করছি: পিসিএ সম্পর্কে আরও ভাল ধারণা অর্জনের জন্য http://www.r-bloggers.com/computing-and-visualizing-pca-in-r/ টিউটোরিয়ালটি আইরিস ডেটাसेट ব্যবহার করে এবং পিসিএর পূর্বে লগ রূপান্তর প্রয়োগ করে: লক্ষ্য করুন যে নিম্নলিখিত কোডটিতে আমরা [1] এর পরামর্শ অনুসারে অবিচ্ছিন্ন ভেরিয়েবলগুলিতে একটি লগ রূপান্তরকরণ প্রয়োগ করি এবং পিসিএ প্রয়োগের পূর্বে ভেরিয়েবলগুলি মানীকরণের জন্য …

16 r  pca  data-transformation  logarithm 

যদি পিসিএ উপাদানগুলি (মূল উপাদান বিশ্লেষণে) পরিসংখ্যানগতভাবে স্বতন্ত্র থাকে তবে আমাদের ডেটাগুলি মাল্টিভারেট করে সাধারণত বিতরণ করা হয়? যদি তা হয় তবে কীভাবে এটি প্রদর্শিত / প্রমাণিত হতে পারে? আমি জিজ্ঞাসা করি কারণ আমি এই পোস্টটি দেখেছি , যেখানে শীর্ষ উত্তরগুলি বলে: পিসিএ একটি সুস্পষ্ট গাউসীয়ত্ব অনুমান করে না। এটি …

16 pca  independence  svd 

আমার কাছে আমেরিকা যুক্তরাষ্ট্র জুড়ে আবহাওয়া স্টেশনগুলির একটি নেটওয়ার্কের ডেটা রয়েছে। এটি আমাকে একটি ডেটা ফ্রেম দেয় যাতে তারিখ, অক্ষাংশ, দ্রাঘিমাংশ এবং কিছু পরিমাপ করা মান থাকে। ধরে নিন যে প্রতিদিন একবার ডেটা সংগ্রহ করা হয় এবং আঞ্চলিক আকারের আবহাওয়া দ্বারা চালিত হয় (না, আমরা সেই আলোচনায় যাব না)। আমি …

16 r  regression  data-visualization  pca  spatial 

আমি নথি-স্তরের ক্লাস্টারিংয়ের চেষ্টা করছি। আমি টার্ম-ডকুমেন্ট ফ্রিকোয়েন্সি ম্যাট্রিক্সটি তৈরি করেছি এবং আমি কে-মাধ্যম ব্যবহার করে এই উচ্চ মাত্রিক ভেক্টরগুলিকে ক্লাস্টার করার চেষ্টা করছি। সরাসরি ক্লাস্টারিংয়ের পরিবর্তে, আমি যা করেছি তা হ'ল প্রথমে ইউ, এস, ভিটি ম্যাট্রিকেসগুলি অর্জনের জন্য এলএসএ'র (প্রচ্ছন্ন সিমেটিক বিশ্লেষণ) একক ভেক্টর পচন প্রয়োগ করতে হবে এবং …

16 clustering  pca  dimensionality-reduction  text-mining  svd 

আমি একটি পরীক্ষায় অংশ নেওয়া অংশগ্রহণকারীদের দ্বারা প্রদত্ত স্কোরগুলি বিশ্লেষণ করছি। আমি আমার প্রশ্নাবলীর নির্ভরযোগ্যতাটি অনুমান করতে চাই যা একটি পণ্যের প্রতি অংশগ্রহণকারীদের মনোভাব অনুমানের উদ্দেশ্যে 6 টি আইটেম দ্বারা গঠিত। আমি ক্রোনবাচের আলফা সমস্ত আইটেমকে একক স্কেল হিসাবে চিকিত্সা হিসাবে গণনা করেছি (আলফা প্রায় 0.6 ছিল) এবং একবারে একটি …

16 pca  reliability  scales  psychometrics  cronbachs-alpha 

পিসিএ স্কোরগুলি ব্যাখ্যা করতে কেউ আমাকে সহায়তা করতে পারে? ভালুকের প্রতি মনোভাবের বিষয়ে আমার প্রশ্নাগুলি একটি প্রশ্নপত্র থেকে আসে। লোডিং অনুসারে, আমি আমার অন্যতম প্রধান উপাদান "ভালুকের ভয়" হিসাবে ব্যাখ্যা করেছি। Principal প্রধান উপাদানটির স্কোরগুলি কীভাবে প্রতিটি উত্তরদাতা সেই মূল উপাদানটির (কীভাবে সে / সে ইতিবাচক / নেতিবাচকভাবে এটি স্কোর …

16 pca 

হ্রাস র‌্যাঙ্কের রিগ্রেশন এবং প্রধান উপাদানগুলির রিগ্রেশন কেবলমাত্র আংশিক ন্যূনতম স্কোয়ারগুলির বিশেষ ক্ষেত্রে? এই টিউটোরিয়াল (পৃষ্ঠা,, "উদ্দেশ্যগুলির তুলনা") বলেছে যে আমরা যখন এক্স বা ওয়াই (যেমন "আংশিক নয়") প্রজেক্ট না করে আংশিক ন্যূনতম স্কোয়ারগুলি করি তখন এটি একইভাবে হ্রাস র‌্যাঙ্ক রিগ্রেশন বা মূল উপাদানগুলির রিগ্রেশন হয়ে যায়। এই এসএএস ডকুমেন্টেশন …

16 regression  pca  dimensionality-reduction  partial-least-squares  reduced-rank-regression 

আমি সবেমাত্র কার্সেরায় মেশিন লার্নিং কোর্স থেকে একটি বক্তৃতাটি আবার দেখলাম। অধ্যাপক তত্ত্বাবধানে শেখার অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে প্রাক-প্রসেসিং ডেটার জন্য পিসিএ নিয়ে আলোচনা করেন যেখানে, তিনি বলেছেন যে পিসিএ কেবলমাত্র প্রশিক্ষণের ডেটাতে করা উচিত এবং তারপরে ম্যাপিংটি ক্রস বৈধকরণ এবং পরীক্ষার সেটগুলিতে রূপান্তর করতে ব্যবহৃত হয়। আরও দেখুন পিসিএ এবং ট্রেন / …

16 r  pca  cross-validation  caret