Je suis nouveau dans la sélection de fonctionnalités et je me demandais comment vous utiliseriez PCA pour sélectionner des fonctionnalités. La PCA calcule-t-elle un score relatif pour chaque variable d'entrée que vous pouvez utiliser pour filtrer les variables d'entrée non informatives? En gros, je...
J'ai déjà posé cette question à StackOverflow, mais il semble que cela conviendrait mieux ici, étant donné que cela n'a pas donné de réponse à SO. C'est un peu à la croisée des statistiques et de la programmation. J'ai besoin d'écrire du code pour faire PCA (analyse en composantes principales)....
Je me demande si cela fait une différence d'interprétation si seules les variables dépendantes, indépendantes et dépendantes, ou uniquement les variables indépendantes sont transformées par un journal. Considérons le cas de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Je peux interpréter l'IV comme...
L'analyse en composantes principales peut utiliser la décomposition matricielle, mais il ne s'agit que d'un outil pour y parvenir. Comment trouverais-tu les composantes principales sans utiliser l'algèbre matricielle? Quelle est la fonction objectif (but) et quelles sont les
Je continue à lire sur les cas où nous centrons les données (par exemple, avec régularisation ou PCA) afin de supprimer l'interception (comme mentionné dans cette question ). Je sais que c'est simple, mais j'ai du mal à comprendre cela intuitivement. Quelqu'un pourrait-il fournir l'intuition ou une...
Je suis intéressé par la détermination du nombre de régularités significatives issues d'une analyse en composantes principales (ACP) ou d'une fonction empirique orthogonale (EOF). Je suis particulièrement intéressé par l'application de cette méthode aux données climatiques. Le champ de données est...
Je veux voir comment 7 mesures du comportement de correction de texte (temps passé à corriger le texte, nombre de frappes au clavier, etc.) sont liées les unes aux autres. Les mesures sont corrélées. J'ai exécuté une ACP pour voir comment les mesures étaient projetées sur PC1 et PC2, ce qui évitait...
Biplot est souvent utilisé pour afficher les résultats de l' analyse en composantes principales (et des techniques associées). Il s’agit d’un diagramme de dispersion double ou superposé montrant les charges et les scores des composants simultanément. Aujourd'hui, @amoeba m'a informé qu'il avait...
Je souhaite réduire la dimensionnalité des systèmes d'ordre supérieur et capturer l'essentiel de la covariance sur un champ de préférence à 2 dimensions ou à 1 dimension. Je comprends que cela peut être fait via l’analyse en composantes principales et j’ai utilisé PCA dans de nombreux scénarios....
J'ai effectué une analyse en composantes principales (ACP) avec R en utilisant deux fonctions différentes ( prcompet princomp) et j'ai observé que les scores de l'ACP différaient par leur signe. Comment cela peut-il être? Considère ceci: set.seed(999) prcomp(data.frame(1:10,rnorm(10)))$x PC1 PC2...
Voici une citation du livre Bishop's "Pattern Recognition and Machine Learning", section 12.2.4 "Analyse factorielle": Selon la partie mis en évidence, l' analyse factorielle capture la covariance entre les variables dans la matriceWWW . Je me demande comment ? Voici comment je le comprends....
La PCA est considérée comme une procédure linéaire, toutefois: PCA(X)≠PCA(X1)+PCA(X2)+…+PCA(Xn),PCA(X)≠PCA(X1)+PCA(X2)+…+PCA(Xn),\mathrm{PCA}(X)\neq \mathrm{PCA}(X_1)+\mathrm{PCA}(X_2)+\ldots+\mathrm{PCA}(X_n), où . Cela revient à dire que les vecteurs propres obtenus par les PCA sur les matrices...
J'ai un jeu de données pour lequel j'ai plusieurs jeux d'étiquettes binaires. Pour chaque ensemble d'étiquettes, je forme un classificateur, en l'évaluant par validation croisée. Je souhaite réduire la dimensionnalité à l'aide de l'analyse en composantes principales (ACP). Ma question est: Est-il...
Lors d'une récente mission, il nous a été dit d'utiliser PCA sur les chiffres du MNIST pour réduire les dimensions de 64 (8 x 8 images) à 2. Nous avons ensuite dû regrouper les chiffres à l'aide d'un modèle de mélange gaussien. La PCA n'utilisant que 2 composantes principales ne produit pas de...
Mes questions Quelle est la raison intuitive derrière la rotation des facteurs dans l'analyse factorielle (ou des composants de la PCA)? D'après ce que je comprends, si les variables sont presque également chargées dans les principaux composants (ou facteurs), il est évidemment difficile de...
L'algorithme PCA peut être formulé en termes de matrice de corrélation (supposons que les données ont déjà été normalisées et que nous ne considérons que la projection sur le premier PC). La fonction objectif peut s'écrire:XXX maxw(Xw)T(Xw)s.t.wTw=1.maxw(Xw)T(Xw)s.t.wTw=1. \max_w (Xw)^T(Xw)\; \:...
Contexte : Je souhaite classer les zones résidentielles d'une ville en groupes en fonction de leurs caractéristiques socio-économiques, y compris la densité d'unités de logement, la densité de population, les espaces verts, le prix du logement, le nombre d'écoles / centres de santé / garderies,...
En analyse en composantes principales (ACP), on peut choisir la matrice de covariance ou la matrice de corrélation pour trouver les composantes (à partir de leurs vecteurs propres respectifs). Ceux-ci donnent des résultats différents (chargements et scores PC), car les vecteurs propres entre les...
Dans un ensemble de données de deux populations qui ne se chevauchent pas (patients et en bonne santé, total ), je voudrais trouver (sur variables indépendantes) des prédicteurs significatifs pour une variable dépendante continue. Il existe une corrélation entre les prédicteurs. Je voudrais savoir...
Est-il possible de visualiser les résultats de l'analyse des composants principaux de manière à donner plus d'informations que les simples tableaux récapitulatifs? Est-il possible de le faire lorsque le nombre d'observations est important, disons ~ 1e4? Et est-il possible de le faire dans R [autres...