如何解决prcomp.default(): cannot rescale a constant/zero column to unit variance问题
我是一位有用的助手，可以为您翻译文本。 我有一个包含9个样本（行）和51608个变量（列）的数据集，但每当我尝试进行规模调整时，就会出现错误： 这个工作正常。 pca = prcomp(pca_data) 然而， pca = prcomp(pca_data, scale = T) ...
使用sklearn绘制PCA载荷和生物图中的载荷（类似于R的autoplot）
我在使用 autoplot 绘图的 R 教程中看到了这个。他们绘制了载荷和载荷标签： autoplot(prcomp(df), data = iris, colour = 'Species', loadings = TRUE, loadings.colour = 'blue...
PCA先还是归一化先？
在进行回归或分类时，预处理数据的正确（或更好）方法是什么？ 标准化数据 -> PCA -> 训练 PCA -> 标准化PCA输出 -> 训练 标准化数据 -> PCA -> 标准化PCA输出 -> 训练 上述哪种方法更为正确，或者说是预处理数据的“标准”方式？在“标准化”中，我指的是标...
使用Scikit-learn PCA找到方差最高的维度
我需要使用主成分分析（PCA）来确定某个数据集中方差最大的维度。我正在使用scikit-learn的PCA进行操作，但是从PCA方法的输出中无法确定哪些数据组成员具有最高的方差。请注意，我不想消除这些维度，只是要识别它们。 我的数据被组织成一个矩阵，其中包含150行数据，每行数据具有4个维度...
将省略号添加到主成分分析（PCA）图中。
我在将组别变量椭圆添加到个体站点PCA因子图上遇到了问题，该图还包括PCA变量因子箭头。 我的代码： prin_comp<-rda(data[,2:9], scale=TRUE) pca_scores<-scores(prin_comp) #sites=individual ...
PCA (主成分分析)和特征选择有什么不同？
在机器学习中，主成分分析（PCA）和特征选择有什么区别？PCA是一种特征选择方法吗？
PCA的复杂度是如何达到O(min(p^3,n^3))的？
我正在阅读一篇关于稀疏PCA的论文，论文链接如下: http://stats.stanford.edu/~imj/WEBLIST/AsYetUnpub/sparse.pdf 论文指出，如果你有n个数据点，每个数据点用p个特征表示，则PCA的复杂度为O(min(p^3,n^3))。 请问有人...
在sklearn.decomposition.PCA中，为什么components_是负数？
我正在尝试跟随Abdi和Williams-主成分分析(2010)并通过SVD构建主成分，使用numpy.linalg.svd。 当我显示经过sklearn拟合的PCA的components_属性时，它们与我手动计算的完全相同，但是一些(而不是全部)的符号相反。这是什么原因？ 更新: 我下面...
如何从R中的princomp函数获取“方差比例”向量
这应该是非常基础的，我希望有人能帮助我。我使用以下代码运行了一个主成分分析：pca <- princomp(....) summary(pca) 主成分分析（PCA）返回以下描述： PC1 PC2 PC3 Standard ...
在Python中使用mca包
我正在尝试使用mca包在Python中进行多重对应分析。 我有点困惑如何使用它。使用PCA，我期望需要拟合一些数据（即找到这些数据的主成分），然后稍后我将能够使用我找到的主成分来转换未见过的数据。 根据MCA文档，我无法弄清楚如何执行此最后一步。我也不理解任何奇怪的加密命名属性和方法（例如...