Resultados da pesquisa a pedido "pca"
Redução de dimensionalidade no Matlab
Eu quero reduzir a dimensão dos dados para dimensões ndim no MATLAB. estou usandopcares reduzir a dimensão, mas o resultado (ou seja, resíduos reconstruídos) tem as mesmas dimensões que os dados e nãondim. Como posso projetar os resíduos parandim ...
PCA incremental em big data
Eu apenas tentei usar o IncrementalPCA do sklearn.decomposition, mas ele lançou um MemoryError assim como o PCA e o RandomizedPCA antes. Meu problema é que a matriz que estou tentando carregar é muito grande para caber na RAM. No momento, ele é ...
Como implementar o ZCA Whitening? Pitão
Estou tentando implementarClareamento ZCAe encontrei alguns artigos para fazer isso, mas eles são um pouco confusos .. alguém pode acender uma luz para mim? Qualquer dica ou ajuda é apreciada! Aqui estão os artigos que ...
Usando arquivos Memmap para processamento em lote
Eu tenho um grande conjunto de dados no qual desejo o PCA. Estou limitado pela RAM e pela eficácia computacional do PCA. Portanto, passei a usar o PCA iterativo. Tamanho do conjunto de dados- ...
O scikit do Python aprende o corte de pca.explained_variance_ratio_
Guru, Ao escolher o número de componentes principais (k), escolhemos k como o menor valor, de modo que, por exemplo, 99% da variação seja retido. No entanto, no aprendizado do Python Scikit, não tenho 100% de ...
Pyspark e PCA: Como posso extrair os autovetores deste PCA? Como posso calcular quanta variação eles estão explicando?
Estou reduzindo a dimensionalidade de umSpark DataFrame comPCA modelo com pyspark (usando ospark ml biblioteca) da seguinte forma: pca = PCA(k=3, inputCol="features", outputCol="pca_features") model = pca.fit(data)Ondedata é umSpark DataFrame ...
Executando o PCA em uma matriz esparsa grande usando o sklearn
Eu estou tentando aplicar o PCA em uma matriz esparsa enorme, no link a seguir diz que o PCA randomizado do sklearn pode lidar com uma matriz esparsa do formato escasso scipy sparse.Aplique o PCA em uma matriz esparsa muito ...
é possível aplicar PCA em qualquer classificação de texto?
Estou tentando uma classificação com python. Estou usando o classificador Naive Bayes MultinomialNB para as páginas da web (Recuperando o formulário da Web para texto, depois classifico este texto: classificação da Web). Agora, estou tentando ...
Alterar o comprimento das cargas (setas) no gráfico PCA usando ggplot2 / ggfortify?
Tenho lutado para redimensionar o comprimento das cargas (setas) em um PCA ggplot2 / ggfortify. Procurei extensivamente por uma resposta a isso, e as únicas informações que encontrei codificam novas funções biplot ou referem-se a outros pacotes ...
erro de domínio matemático ao usar o PCA
Estou usando o pacote scikit-learn do python para implementar o PCA. 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 in range(i ...