我是 R 新手，并尝试对我的数据使用 PCA 和 FA。我面临的一些问题包括， 1. 应用加载我得到一个 null 作
我搜索了很长时间，以寻求对距离与相关性双标图的直接解释，以及如何转换 PCA 的标准输出以实现两个
我刚刚修复了一个错误，指出“只有一个元素张量可以转换为 Python 标量”，现在我收到了这个错误：</p
我有一个包含大约 800 万个样本和大约 20 个维度（特征）的数据集。样本对应于给定用户的电视消费，
在创建了具有 3 个主成分和我的变量之间相关性的成分矩阵后，我在这个屏幕截图中得到了类似的东西
我对统计分析很陌生。我正在使用在论文中找到的问卷来评估我的研究。问卷随附了不同组件上每个项
我试图在谷歌地球引擎中对垃圾堆进行分类。使用 Sentinel 2 数据并对前 5 个 PCA 进行分类可得到最佳视觉
我正在尝试从头开始实施 PCA。代码如下：
<pre><code>sc = StandardScaler() #standardization
X_new = sc.fit_transform(X
我想在 <a href="https://github.com/PacktPublishing/Mastering-Python-for-Finance-Second-Edition/blob/master/Chapter06/Chapter%2006%20-%
我在 kaggle (<a href="https://www.kaggle.com/ronitf/heart-disease-uci" rel="nofollow noreferrer">https://www.kaggle.com/ronitf/heart-di
我有一个包含 10 个变量的数据集，我希望将其减少到一个“分数”。我了解 PCA 的基础知识，它使用变
我需要一些帮助才能为我的数据获取 PC3 和 PC4。
<pre><code>**library(ggbiplot)
iris<- read.csv("PCA2_umar.csv&
我需要一个数据集来进行一些操作，例如数据清理、异常值检测和去除、主成分分析，但我找不到任何
我正在尝试找到一种方法来更改 Momocs 中 plot_PCA 的轴限制。似乎它在 plot.PCA 方法中可用，但我无法弄清
<code>contrib</code> 图中的 <code>PCA</code> 标度表示什么？
<a href="https://i.stack.imgur.com/9NC6U.jpg" rel="nofollow
我有这个数据集，其中包含大约 800 张带有相应坐标和不断变化的背景的汽车绕圈行驶的图像。目标是
<a href="https://i.stack.imgur.com/To0fa.png" rel="nofollow noreferrer">This is the end goal</a> 但是当尝试绘制下面的代码时<
我无法从我的 mSet 对象获取 2D PCA 得分图。到目前为止，这是我的代码（我正在处理示例数据集并遵循小
我无法使用 <code>plotly</code> 包在 R 中以 3D 散点图显示我想要的所有符号。我知道我正在扩展可区分的内
我有一个包含 24,000 个点和 200 个特征变量的数据集。我想用标准 PCA 和带有 RBF 内核的内核 PCA 来评估数
