我的团队正在训练多个模型来比较它们的准确率/准确率/召回率。我们已经使用 scikit-learn 生成了散点图
我开发了这个函数来构建我的术语-文档矩阵：
<pre><code> vec = CountVectorizer(analyzer = "word",token_patt
我正在对我的数据进行 PCA 并阅读以下指南：<a href="https://spark.apache.org/docs/latest/mllib-dimensionality-reduction"
使用 <code>IncrementalPCA</code> 中的 <code>sklearn</code> 时出现一些警告
<pre><code>from sklearn.datasets import load_dig
我有一个 3D 点云（Nx3 矩阵）并且我应用了 PCA，所以我的数据被投影到 2D
<pre class="lang-py prettyprint-over
我用 phytools 运行 pca
phyl.pca- 属于“phyl.pca”类
我想通过 factoextra (fviz_pca_biplot) 或 ggbiplot（或任何好的包
在下面的代码中，有一个基于 Iris 数据集的主成分分析 (PCA) 和线性判别分析 (LDA) 图示例。如何将其凸包
我尝试运行此代码
<pre><code> <- ggplot(temp, aes(PC1, PC2, colour = pop, pch=clade)) + geom_point() +
xlab(paste0("PC1
我是 PCA 的新手，在拟合和转置方面有一个关于可视化的问题。我有两个数据，分别是训练和测试。这里
来自此资源的 Python t-sne 实现：<a href="https://lvdmaaten.github.io/tsne/" rel="nofollow noreferrer">https://lvdmaaten.github.i
谁能帮我解决这个问题？我不知道为什么我绘制它时数据会显示为这样。颜色要均匀分布。
<a href="
我想突出显示 PCA 图中的一些数据点（例如，使用星号标记索引为 1 和 2 的点）。这是我的一些示例代码
我的数据框包含大约 26k 行和 129 个变量。我已经确保所有变量都是数字并且没有任何 NA 值（使用 na.omit
<strong>美好的一天</strong>
我不理解这个符号，我想知道是否有人愿意与我分享他们的矩阵知识，以
今天我试图压缩下面的图像，在 Python 中使用 sklearn 的 PCA 算法。
<a href="https://i.stack.imgur.com/8qZh9.jpg
我们正在尝试在 keras 中为图像标题构建模型。
首先我们使用 inception resnet v2 提取图像特征，然后我们对
我有一个包含以下列的大型数据框（约 1400 行）：
<pre><code> protein IHD CM ARR VD
我正在尝试运行以下旋转 pca 教程：
<a href="https://pyeof.readthedocs.io/en/latest/notebooks/basic_usage.html" rel="nofollow
我在问是否有人可以帮助我开始对我的数据进行 PCA，这是代码结构：
<pre><code><ipython-input-28-00793e1ff
假设有一个对象检测管道。输入图像将首先馈送到预先训练的网络。然后来自中间层的特征将被连接，
