Suchergebnisse für Anfrage "pca"

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Wiederherstellen von Feature-Namen von explicit_variance_ratio_ in PCA mit sklearn

Ich versuche mich von einem PCA zu erholen, der mit scikit-learn gemacht wurde, welcheFeatures sind ausgewählt alsrelevant. Ein klassisches Beispiel mit IRIS-Datensatz. import pandas as pd import pylab as pl from sklearn import datasets ...

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Dimensionalitätsreduktion in Matlab

Ich möchte die Dimension von Daten in MATLAB auf ndim-Dimensionen reduzieren. Ich benutzepcares, um die Dimension zu reduzieren, aber das Ergebnis (d. h. Residuen, rekonstruiert) hat die gleichen Dimensionen wie die Daten und nichtndim. Wie kann ...

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Wie kann ich PCA / SVD in Python zur Funktionsauswahl UND -identifizierung verwenden?

Ich folgeHauptkomponentenanalyse in Python PCA unter Python zu verwenden, aber mit der Bestimmung zu kämpfenwelche zu wählende Merkmale (d. h. welche meiner ...

TOP-Veröffentlichungen

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Tragen Sie PCA auf eine sehr große, dünne Matrix auf

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Hinzufügen von Ellipsen zu einer Hauptkomponentenanalyse (PCA)

Ich habe Probleme beim Hinzufügen von Gruppen variabler Ellipsen zu einem PCA-Faktor-Diagramm für einzelne Standorte, das auch Pfeile für variable PCA-Faktor...

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Wie ist die Komplexität von PCA O (min (p ^ 3, n ^ 3))?

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Plotten Sie einen Korrelationskreis in Python

Ich habe einige geometrische Datenanalysen (Geometrical Data Analysis, GDA) durchgeführt, beispielsweise die Hauptkomponentenanalyse (Principal Component Analysis, PCA). Ich möchte einen Korrelationskreis zeichnen ... diese sehen ungefähr so ...

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math Domänenfehler bei Verwendung von PCA

Ich verwende Pythons Scikit-Lernpaket, um PCA zu implementieren. Ich bekomme Mathe domain error : C:\Users\Akshenndra\Anaconda2\lib\site-packages\sklearn\decomposition\pca.pyc in _assess_dimension_(spectrum, rank, n_samples, n_features) 78 for j ...

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Das Plotten von PCA-Werten mit Farbe

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Performing PCA auf großen spärlichen Matrix mithilfe von sklearn

Ich versuche, PCA auf eine große, spärliche Matrix anzuwenden. Unter dem folgenden Link wird angegeben, dass randomisierte PCA von sklearn eine spärliche Matrix mit einem spärlichen Scipy-Format verarbeiten kann.enden Sie PCA auf eine sehr große ...