pca - 编程之家

想象一下，您有100列以上的列，大约90％的要素缺少大约20％的值。数据集总数约为10000+行。您会使用最

我在我的fortran代码中实现了开源PCA代码，我只是将多维数据输入到2 DIM矩阵中（PCA_MATRIX（imagepixels_amount

我有一个PCA绘图，我已经在研究了一段时间（我不太擅长R，但这在教会我很多东西，只是试图制作一个

我有一个我感兴趣的数学问题。主成分分析（PCA）在数学上有多种解决方案。一种方法是使用SVD。

因此，我有1000个40维向量，可以使用PCA将其转换为一维。现在有了这些向量，我想制作一个像这样的时

不确定这是由于我对R的了解有限还是完全不可能，但这是我的问题。我有一个由许多样品的化学

正如标题所说，R中这三种成分分析之间有什么区别？我在数据集中进行了大多数相关性分析（12个变量

我想知道如何删除双线图中的观测值（图形背景中的黑色数字），而仅保留红色箭头（变量）。这

我使用 keras 制作了一个 dcnn。它采用图像 96x96x1 的输入形状。它有 3 个卷积层，每个层后面都有 PO

我想从使用 PCA 的许多指标中获得一些重要组成部分。我在 R 中使用了 princomp() 来得到这个结果。但是，

我有代表文本信息的高维向量（1024-dim）（NLP Bert模型的输出）。我想应用降维并尝试使用 LSA（截断 SVD

我实现了一个用于多标签图像分类的 cnn-1。然后我从密集层中提取特征并得到一个形状。 [600,1024] 6

我正在 Python3 中使用 Scikitlearn 执行 PCA。但是，在我运行我的代码后，最后一行的主成分有一个“

我想问一下如何将特征提取技术划分为特征检测器和特征描述符。我有一个大问题如何理解它。例如，

我有以下基于此 <a href="https://norwayanalytics-my.sharepoint.com/:x:/g/personal/pl_norwayanalytics_no/Eff6IaDkT1pGtT7GvORvpcoBjYm

首先，我知道使用 PCA 进行特征选择并不是一种真正的方法，但是，我发现了一些使用 PCA 进行特征选择

五列数据一个 |二 |三 |四 |五但我想要这个结果 pca 1 | PCA 2 |五是否可以只为 pca

我正在完成一项作业，我的任务是在 Python 中为在线课程实施 PCA。不幸的是，当我尝试在我的实施和 SKLe

我正在使用 ropls_1.22.0 包来执行具有单个响应和 200 多个预测变量（来自代谢组学）的 OPLS。 <pre><code>o

我正在尝试理解 PCA 和 K-Means 算法，以便从一组特征中提取一些相关</stro