pca

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    バイナリデータの次元を減らす方法は？

    バイナリデータを持つデータフレームがあり、列間の依存関係があることがわかりました。私は依存する列を削除したいだけで、独立した列を残したいと思っています。例えば以下のように入力は次のとおりです。 Test ,A,B,C,D,E,F,G,H,I,J,K,L,M,N,O,P test1,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,0,1,1,1 test2,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1
    python dataframe machine-learning pca 2017-11-01

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    ggbiplotへのセカンダリ軸R

    二次セット軸をggbiplotに追加したいと思います。ポイントと矢印は、私の場合（そしておそらく他の多くの場合）、巨大な違いがあります。私はPC1とPC2の値を表す1組のxとyラベル（bottom（x）とleft（y））を持っていて、矢印は別のxとY ）側と右（y））の2つの方法があります。助言がありますか。 どうもありがとう、 ガイ
    r ggplot2 pca ggbiplot 2017-11-03

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    メモリが限られた巨大なイメージデータセットにzcaを適用するにはどうすればいいですか？どのようなGoogleの

    がある私に言った：kerasについては 、ImageDataGenerator機能は、箱から出して使用することができzca_whiteningを持っているようです。しかし、このオプションが設定されている場合は、データセットX全体でImageDataGenerator.fitを呼び出す必要があります。これはオプションではありません。 sklearnの場合、IncrementalPCAは巨大なデータセ
    machine-learning deep-learning pca 2017-11-04

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    R - DBSCAN fviz_cluster - dim1とdim2を使ってelmeentsの座標を取得します。

    私はRを使っているのですか？私はいくつかのデータサンプルでクラスタリングをしようとしています。 私は res.pca <- PCA(df, ncp = 5, # nb composantes principales. graph = TRUE, ) 、PCAを試みたと私はこれは素晴らしいです res.pca$ind 使用して新しい座標との完全
    r pca dbscan 2017-11-04

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    SIFTの次元削減画像

    SIFTとSVMを使用して、画像を2つのクラス（クリーンとの不具合をに分ける）を分類しようとしています。 画像の種類によって5〜100のSIFT記述子を抽出できます。 これまでにたどってきた手順は次のとおりです。 イメージからSIFTフィーチャを抽出します（可変数）。 すべての画像から一定数のベクトル（K-Means center）を得るために、K-Meansクラスタリングを実行します。 前のステ
    python svm pca sift feature-selection 2017-11-04

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    ウェーブレットサブバンドのPCA

    私は、PCAをベクトルに適用することはできませんが、this paperとthisのように、ウェーブレットサブバンドのそれぞれにPCAを適用する論文がいくつか見つかりました。ウェーブレットサブバンドはベクトルであるため、PCAをどのように適用することが可能ですか？ は、事前にあなたにも（1D）ベクトルでEEGとECG信号、についてです言及
    signal-processing pca wavelet 2017-11-07

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    予期しないキーワード引数 'k'がPCA（）にあります

    PythonスクリプトでPySpark APIを使用してsparkアプリケーションからpcaを実行しようとしています。私はそれが良い結果を仕事と戻りpysparkシェルで、これら2つのコード行を実行したときに pca = PCA(k=3, inputCol="features", outputCol="pcaFeatures") PCAmodel = pca.fit(data) が、アプリケ
    pyspark pca apache-spark-ml 2017-11-15

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    DESeq2のPCA上のグループの楕円

    次のプロットで、3つのグループ（変数 "outcome"に基づいて）の周りに楕円を追加したいと思います。そのVSDが要因の結果とバッチとDESeq2オブジェクトであることに注意してください： pcaData <- plotPCA(vsd, intgroup=c("outcome", "batch"), returnData=TRUE) percentVar <- round(100 * attr
    r ggplot2 pca ellipse 2017-11-23

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    外部パッケージを使わずにRでかなりのバイプロットを作るには？

    私は典型的なRプロットの大ファンです。今日はbiplotをしなければならないが、典型的なbiplotは醜いです。他のパッケージを使わずに、もっときれいにする方法、楕円を描く方法などありますか？ことができない場合 は、どのように私はそれが古典Rプロットとして見て描くことができますか？ DF <- iris PCA <- prcomp(DF[,c(1:4)], scale. = T, center
    r plot pca biplot 2017-11-25

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    主成分分析を行うことによる遺伝的アルゴリズム - Reg

    遺伝的アルゴリズムを用いて最適化問題を最適化したい。しかし、変数の数が多いです。 （約1500〜2000年）。主成分分析を使用し、変数（入力）の数を20または30に減らし、MATLABの遺伝的アルゴリズムを使用して最適化することができます。合理的に正確な最適値を得ることができますか？
    matlab genetic-algorithm pca 2017-11-26
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