pca

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    PCoAのコードスキャッタプロットの色付け方法

    ですので、これは初めてです。 PCoAを以下のデータマトリクスで実行する必要があります。私は、ADE4、labdsv、Ginko、Aabelソフトウェアを使用して分析を実行することができます。私にとって気になるのは、散布図のラベルにカラーコードを付ける方法です。 SpecieName Value1 Value2 A1 0 1 A2 1 1 A3 1 1 B1 0 0
    r pca scatter-plot multivariate-testing multivariate-partition 2011-12-03

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    大きな行列上でjavaでPCAを実行する

    私はpcaで解析するデータを含む非常に大きな行列（約500000 * 20000）を持っています。これを行うには、ParallelColtライブラリを使用していますが、共分散行列の固有ベクトルと固有値を得るために特異値分解と固有値分解を使用しています。しかし、これらのメソッドは、ヒープを浪費し、私は "OutOfMemory"エラーを取得します... また、SparseDoubleMatrix2D
    java heap pca svd 2011-12-05

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    主成分分析m行n列の行列

    正規化のためにmatlabのm行n列の行列にPrincipal Component Analysis（PCA）を実装する方法を知っている人はいますか？各カラムを仮定
    algorithm matlab normalization pca 2011-10-20

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    PCA認識OpenCV 2.3

    私はopencv2.3とandroid 2.2に問題があります：私は顔をとってfunctin PCAComputeとPCAProjetを使って10枚の画像セットを持っています。私はPCAの部分空間を計算し、この部分空間。 私は固有ベクトル付きのマット、平均値のマット、マットの結果を持っています。 私の質問は、新しい画像で顔認識を実行する方法です。どのデータを比較しなければならないのですか？固有値、
    android opencv pca 2012-02-03

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    ade4パッケージ - 主成分分析

    私はいくつかの主成分分析を行うつもりですが、このPCA tutorialを参考にしています。しかし、私はチュートリアルのものとしていくつかの固有値を得ることはありません library("ade4") Data <- read.table("D:/Bla/Data1.txt", header = TRUE, sep="\t") plot(Data$X, Data$Y) pc <- dudi
    r pca 2011-10-27

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    OpenCV PCA Pythonで計算する

    サイズが128x128のOpenCV（Pythonで）を使ってテスト画像のセットを読み込み、ベクトル（1、128x128）に再構成し、PCAを計算するためにそれらをまとめて行列に入れます。私は新しいCV2するライブラリを使用しています... コード： import os import cv2 as cv import numpy as np matrix_test = None for
    python opencv pca 2011-12-19

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    opencvでpcaオブジェクトを保存する

    私はPCAを使って画像の特徴ベクトルのサイズを縮小する顔認識プロジェクトに取り組んでいます。問題は、トレーニング中に、すべてのトレーニング画像を組み込むことによってPCAオブジェクトを作成することです。今、テスト中に、私は以前に取得したPCAオブジェクトが必要です。 PCAオブジェクトをファイルに書き込む方法がわからないので、テスト中に使用できます。 1つの選択肢は、ファイルに固有ベクトルを書き込
    opencv pca 2011-11-09

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    PCA：共分散行列の固有値を探す：私が正しく理解していれば、PCAの原理は非常に単純であるN

    次の多項式を解く： 計算データベクトル共分散行列C。 電子行列** Cの固有値を見つけるために、= 0、 - はDET（電子*** I C）を解きます。 計算行列の固有ベクトル（それらの固有値からのもの）。 FIRST：この説明は正しいですか？ SECOND：多項式のDETのマシン解決のための任意のアルゴリズム（C - E *** I）= 0？ これは一般的な数学問題です（次数の多項式の根を見つけ
    algorithm math matrix pca 2012-01-03

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    主成分凸多角形

    とRにおける解析バイプロットIは、次のコードを使用して取り付けられたバイプロットを生成しました： dd = data.frame(x = runif(10), y=runif(10)) pcr = prcomp(~x + y, data=dd) biplot(pcr) これはX及びYと10個のデータ点の各々に対して軸を示すバイプロットを生成します。 10のデータポイントは、2つの異なるグル
    r pca 2012-01-04

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    Free PascalからR関数を呼び出す方法は？

    私のLazarus/Free Pascalアプリケーションでは、大きな多列数値行列を生成します。このテーブルでPrincipal Component Analysis（PCA）を実行したいが、そうするパッケージを見つけることができないようだ。 R言語にはPCA functionをエクスポートする.dllライブラリがありますが、クラス "princomp"のオブジェクトを返します。私は、Lazaru
    r freepascal pca 2011-11-16
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