Resultados de la búsqueda a petición "pca"

1 la respuesta

ggbiplot - cambia el color del grupo y el marcador

En el diagrama de guión de ejemplo ggbiplot hay 3 grupos, ¿cómo puedo cambiar los colores y las formas del marcador? library(ggbiplot) data(wine) wine.pca <- prcomp(wine, scale. = TRUE) ggbiplot(wine.pca, obs.scale = 1, var.scale = 1, ...

1 la respuesta

Rolling PCA y graficar la varianza proporcional de los componentes principales

Estoy usando el siguiente código para realizar PCA: PCA <- prcomp(Ret1, center = TRUE, scale. = TRUE) summary(PCA)Obtengo el siguiente resultado: #Importance of components: # PC1 PC2 PC3 PC4 #Standard deviation 1.6338 0.9675 0.60446 0.17051 ...

4 la respuesta

En sklearn.decomposition.PCA, ¿por qué los componentes son negativos?

Estoy tratando de seguir junto con Abdi y WilliamsAnálisis de componentes principales [http://www.utdallas.edu/~herve/abdi-awPCA2010.pdf](2010) y construir componentes principales a través de SVD, ...

2 la respuesta

Extracción de componentes de PCA con sklearn

estoy usandoPCA de sklearn [http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.PCA.html] para reducir la dimensionalidad en un gran conjunto de imágenes. Una vez que el PCA está instalado, me gustaría ver cómo se ven los ...

4 la respuesta

Recuperación de nombres de características de explicación_varianza_ratio_ en PCA con sklearn

Estoy tratando de recuperarme de una PCA realizada con scikit-learn,cuallas características se seleccionan comopertinente. Un ejemplo clásico con el conjunto de datos IRIS. import pandas as pd import pylab as pl from sklearn import datasets ...

4 la respuesta

Seleccionar múltiples columnas / filas impares o pares para el marco de datos

¿Hay alguna forma en R de seleccionar muchas filas / columnas no consecutivas, es decir, pares o impares? Estoy trazando las cargas para mi análisis de componentes principales. Tengo 84 filas de datos ordenados, d así:x_1 y_1 x_2.....x_42 ...

1 la respuesta

sklearn PCA.transform ofrece resultados diferentes para diferentes ensayos

Estoy haciendo un PCA usando sklearn.decomposition.PCA. Descubrí que si la matriz de entrada X es grande, los resultados de dos instancias PCA diferentes para PCA.transform no serán los mismos. Por ejemplo, cuando X es una matriz de 100x200, no ...

2 la respuesta

Reducción de dimensionalidad en Matlab

Quiero reducir la dimensión de datos a dimensiones ndim en MATLAB. estoy usandopcares para reducir la dimensión pero el resultado (es decir, residuales, reconstruidos) tiene las mismas dimensiones que los datos y nondim. ¿Cómo puedo proyectar los ...

1 la respuesta

PCA incremental en big data

Acabo de intentar usar el IncrementalPCA de sklearn.decomposition, pero arrojó un MemoryError al igual que el PCA y RandomizedPCA antes. Mi problema es que la matriz que estoy tratando de cargar es demasiado grande para caber en la RAM. En este ...

5 la respuesta

¿Cómo implementar ZCA Whitening? Pitón

Estoy tratando de implementarBlanqueamiento ZCAy encontré algunos artículos para hacerlo, pero son un poco confusos ... ¿alguien puede iluminarme? Cualquier sugerencia o ayuda es apreciada! Aquí están los artículos que ...