Estou entendendo algo errado. Este é o meu código usando o sklearn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn import decomposition from sklearn import datasets from sklearn.preprocessing import StandardScaler pca =
Precisão é definida como: p = true positives / (true positives + false positives) É verdade que, como true positivese false positivesabordagem 0, a precisão se aproxima de 1? Mesma pergunta para recall: r = true positives / (true positives + false negatives) No momento, estou implementando...
Sei como calcular matematicamente PCA e SVD e sei que ambos podem ser aplicados à regressão de mínimos quadrados lineares. A principal vantagem do SVD matematicamente parece ser que ele pode ser aplicado a matrizes não quadradas. Ambos focam na decomposição da matrizAlém da vantagem do SVD...
Existem muitas técnicas em estatísticas ecológicas para análise exploratória de dados multidimensionais. Essas são chamadas técnicas de 'ordenação'. Muitos são iguais ou estão intimamente relacionados a técnicas comuns em outras partes da estatística. Talvez o exemplo prototípico seja a análise de...
Em estudos de associação ampla do genoma (GWAS): Quais são os principais componentes? Por que eles são usados? Como eles são calculados? Um estudo de associação em todo o genoma pode ser realizado sem o uso de
De acordo com meu entendimento, no PCA baseado em correlações, obtemos cargas de fator (= componente principal neste caso) que nada mais são do que correlações entre variáveis e fatores. Agora, quando preciso gerar pontuações fatoriais no SPSS, posso obter diretamente pontuações fatoriais de cada...
Tenho algumas perguntas rápidas sobre o PCA: O PCA assume que o conjunto de dados é gaussiano? O que acontece quando aplico um PCA a dados inerentemente não lineares? Dado um conjunto de dados, o processo deve primeiro normalizar a média, definir a variação para 1, obter um SVD, reduzir a...
Eu tenho 10 anos de dados de retornos diários para 28 moedas diferentes. Desejo extrair o primeiro componente principal, mas, em vez de operar o PCA nos 10 anos completos, quero aplicar uma janela de 2 anos, porque os comportamentos das moedas evoluem e, portanto, desejo refletir isso. No entanto,...
Neste artigo , o autor vincula a análise discriminante linear (LDA) à análise de componentes principais (PCA). Com meu conhecimento limitado, não sou capaz de acompanhar como o LDA pode ser um pouco semelhante ao PCA. Eu sempre pensei que o LDA era uma forma de algoritmo de classificação,...
Normalizei meu conjunto de dados e, em seguida, executei o PCA de 3 componentes para obter pequenas razões de variação explicadas ([0,50, 0,1, 0,05]). Quando não normalizei, mas embranqueci meu conjunto de dados e executei o PCA de 3 componentes, obtive altas taxas de variação explicadas ([0,86,...
Estou tentando entender o uso do PCA em um artigo recente em uma revista intitulado "Mapeando a atividade cerebral em escala com computação em cluster" Freeman et al., 2014 (pdf gratuito disponível no site do laboratório ). Eles usam o PCA em dados de séries temporais e usam os pesos do PCA para...
Gostaria de saber se faz algum sentido lógico executar a análise de componentes principais (PCA) e análise fatorial exploratória (EFA) no mesmo conjunto de dados. Ouvi profissionais recomendar expressamente: Entenda qual é o objetivo da análise e escolha PCA ou EFA para a análise dos...
Estou tentando obter uma compreensão intuitiva de como a análise de componentes principais (PCA) funciona no espaço sujeito (duplo) . Considere o conjunto de dados 2D com duas variáveis, x1x1x_1 e x2x2x_2 , e nnn pontos de dados (a matriz de dados XX\mathbf X é n×2n×2n\times 2 e assume-se...
Lembro-me de ter lido em algum lugar na web uma conexão entre regressão de cumeeira (com regularização ) e regressão PCA: enquanto estiver usando regressão regularizada com hiperparâmetro , se , a regressão será equivalente a remover o Variável de PC com o menor valor
Eu quero implementar um algoritmo em um documento que usa o SVD do kernel para decompor uma matriz de dados. Então, eu tenho lido materiais sobre métodos do kernel e PCA do kernel etc. Mas ainda é muito obscuro para mim, especialmente quando se trata de detalhes matemáticos, e eu tenho algumas...
Suponhamos que temos fontes independentes, X 1 , X 2 , . . . , X n e observo m misturas convexas: Y 1nnnX1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2, ..., X_nmmmY1...Ym=a11X1+a12X2+⋯+a1nXn=am1X1+am2X2+⋯+amnXnY1=a11X1+a12X2+⋯+a1nXn...Ym=am1X1+am2X2+⋯+amnXn\begin{align} Y_1 &= a_{11}X_1 + a_{12}X_2 + \cdots +...
Ao construir um biplot para uma análise PCA, você tem pontuações PC1 do componente principal no eixo x e pontuações PC2 no eixo y. Mas quais são os outros dois eixos à direita e na parte superior da
Eu estou olhando para implementar um biplot para análise de componentes principais (PCA) em JavaScript. Minha pergunta é: como determinar as coordenadas das setas da saída da decomposição de vetor singular (SVD) da matriz de dados?você, V, DU,V,DU,V,D Aqui está um exemplo de biplot produzido por...
Eu quero transformar meus dados XX\mathbf X modo que as variações sejam uma e as covariâncias sejam zero (ou seja, eu quero branquear os dados). Além disso, os meios devem ser zero. Sei que chegarei lá fazendo a padronização Z e a transformação PCA, mas em que ordem devo fazê-las? Devo...
Suponhamos que é o vector que maximiza a variância da projecção dos dados com matriz de design .uuuXXX Agora, vi materiais que se referem a como o (primeiro) componente principal dos dados, que também é o vetor próprio com o maior valor próprio.uuu No entanto, também vi que o principal componente...