比方说，我们有100个变量将用于应用KMeans。
为了减少冗余变量，将PCA应用于100个变量。仔细观察，PCA 1
我具有.csv形式的几个分子的光谱（FTIR）数据，我希望能够使用Python中的主成分分析（PCA）可视化和分类
我正在尝试通过PCA积累我的知识，并将其用于离群值检测！我提出了正交距离和分数距离的术语，我知
我正在将PCA应用于由2340个（不包括标签的）要素和2245个记录（2245X2340双矩阵）组成的数据集，以降低其
我已经成功地在R上运行了带有prcomp代码的2D PCA，并通过箭头成功绘制了PCA的加载图。但是，我想以3D可
我正在使用以下R代码进行PCA分析：
<pre><code>sigma1 <- as.matrix((data[,3:22]))
sigma2 <- as.matrix((data[,23:42])
我目前正在R中学习PCA和<code>prcomp</code>。我一直在努力了解的正是我们应该使用<code>prcomp</code>的统计数
我有以下数据：
<pre><code>data <- structure(list(V1 = c(0.94651, 0.5383, 0.96285, 0.91922, 0.46489,
0.77343, 0.90285,
我正在为自己的lil项目尝试使用管道+ standardscaler + OHE + CLF + GridSearchCV + ColumnTranformer进行一些数据建模。
我正在尝试创建前两个主要成分的得分图。首先，将数据基于<code>class</code>分成三个数据帧。然后，我
我已使用<strong>电源变压器</strong>转换了数据集（9列），以生成标准化的高斯分布。
<pre><code>from sklea
我有一个3D数据，可以给我一些点在3d框中的位置（以x，y和z分量表示）。我知道有一些替代方法，例如
我需要有人检查我的分析。如果有人可以帮助我，我将非常感激……我从数据中获得了以下可视化效果
我正在7维数据集上运行PCA。从PCA中，我推断出理想的尺寸数是3，因为它可以捕捉到我的89％的方差（对
我正在做一个项目，以检测瓶坯上的缺陷。原则上，我已经准备好一切，但是我的算法对噪声和其他失
我的代码是
<pre><code>library(stats)
library(ggplot2)
library(factoextra)
data <- structure(list(X346.2 = c(10.55363429, 15.
我目前已计算出调查受访者之间的成对相关性，并将其存储在数据框中。看起来像这样：
<pre><code>
我遇到一个问题，我想在PCA之后进行Kmean聚类，当我想聚类新数据时，预测标签总是在变化（即[2]到[3]到
我正在尝试针对PCA中捕获的差异绘制纯度分数的折线图。目的是绘制纯度分数的折线图，以仅捕获到的89
当我使用<code>fviz_contrib</code>来绘制<code>factoextra</code>包中列元素的贡献时，默认的y标签为贡献（％），
