我正在使用 Prince 执行混合数据的因子分析 (FAMD)。在训练期间一切都按计划进行，但是当我尝试转换新
我的数据是关于 FIFA 世界杯的。我正在努力寻找年度最佳团队冠军。
由于我的数据是针对每个玩家的，
我有一个 102x3000000~ 的数据框，我正在尝试计算每个数据点的 PCA 维度。
例如，如果要乘以每个的
根据这个任务：
<a href="https://stackoverflow.com/questions/13224362/principal-component-analysis-pca-in-python">Principal
假设我们有如下<strong>元数据</strong>和<strong>特征计数</strong>的数据（来自 phyloseq R 包的 GlobalPatterns）：<
#我正在尝试做一个味觉轮，比如Meilgaard 轮。
我不想做任何复杂的事情，我只想将饼图和 PCA 图绘制在一
我想创建一个循环来运行不同国家的 PCA 和 K 均值。但是，我可以针对每个国家/地区分别执行此操作，
我正在尝试对一组变量运行 PCA。此数据集中没有缺失值。我什至仔细检查了 sum(is.na() 函数。这个数据集
如何将 PCA 应用于视频中的每一帧，然后比较每一帧的 PCA 值并删除具有收敛值的帧并仅保留一个？？
（
我正在阅读这篇文章 <a href="https://stackoverflow.com/questions/22984335/recovering-features-names-of-explained-variance-ratio-i
我有一个包含 30 个变量和 60 个观察值的数据集。我执行 PCA 并保留前两个组件。
我还在另一个数据集上
我无法在样本设计中放置大量数据库。
我使用的数据库结构如下：
<pre><code>tibble [, 13] [5,966,953 x
我正在分享一个与主坐标分析 (PCoA) 中的复杂特征值相关的问题。非常感谢任何帮助！
<strong>目标</
我有一个包含许多变量的大型气候数据集，即温度、感知等。并在 PCA 和合并成小宽度之后。我需要为它
所以我正在查看一些 RNA-seq 数据，并试图绘制成对的主要成分。然而，我们当前的 R 脚本使用命令 vsd=vst
我运行了 PCA 组件分析：
<pre><code>df <- tibble(green=c(1,5,6,5,4,3), blue=c(3,2,3,4,5,6), dark =c(1,1,2,4,4,3))
df.pca &
我想问一下您如何显示 <code>broom::tidy(PCA, matrix="loadings")</code> 输出的行列？
<code>broom::tidy(PCA)<
我正在尝试旋转点云，以使最不重要的 PCA 组件与 z 轴对齐，但收效甚微。
我先计算PCA分量
<pre
我正在进行主成分分析 (PCA)，我想找出对结果贡献最大的特征。
我的直觉是总结特征对各个组件的
我正在分析一个具有 9 个特征的数据集，我使用 Sparse PCA 将数据集的维数减少到 3。之后我将数据集标准
