Soy nuevo en la selección de funciones y me preguntaba cómo usaría PCA para realizar la selección de funciones. ¿PCA calcula una puntuación relativa para cada variable de entrada que puede usar para filtrar variables de entrada no informativas? Básicamente, quiero poder ordenar las características...
Anteriormente pregunté esto en StackOverflow, pero parece que podría ser más apropiado aquí, dado que no obtuvo ninguna respuesta en SO. Es una especie de intersección entre estadísticas y programación. Necesito escribir un código para hacer PCA (Análisis de componentes principales). He examinado...
Me pregunto si hace una diferencia en la interpretación si solo el dependiente, tanto el dependiente como el independiente, o solo las variables independientes se transforman logarítmicamente. Considere el caso de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Puedo interpretar el IV como el porcentaje...
El análisis de componentes principales puede usar la descomposición de la matriz, pero eso es solo una herramienta para llegar allí. ¿Cómo encontrarías los componentes principales sin el uso de álgebra matricial? ¿Cuál es la función objetivo (meta) y cuáles son las
Sigo leyendo sobre instancias en las que centramos los datos (por ejemplo, con regularización o PCA) para eliminar la intercepción (como se menciona en esta pregunta ). Sé que es simple, pero me está costando entender esto intuitivamente. ¿Podría alguien proporcionarme la intuición o una referencia...
Estoy interesado en determinar la cantidad de patrones significativos que surgen de un Análisis de Componentes Principales (PCA) o un Análisis de Función Ortogonal Empírica (EOF). Estoy particularmente interesado en aplicar este método a los datos climáticos. El campo de datos es una matriz MxN con...
Quiero ver cómo 7 medidas de comportamiento de corrección de texto (tiempo dedicado a corregir el texto, número de pulsaciones de teclas, etc.) se relacionan entre sí. Las medidas están correlacionadas. Ejecuté un PCA para ver cómo se proyectaban las medidas en PC1 y PC2, lo que evitó la...
Biplot se usa a menudo para mostrar resultados del análisis de componentes principales (y de técnicas relacionadas). Es un diagrama de dispersión dual o superpuesto que muestra cargas de componentes y puntajes de componentes simultáneamente. @Amoeba me informó hoy que ha dado una respuesta que...
Quiero reducir la dimensionalidad de los sistemas de orden superior y capturar la mayor parte de la covarianza en un campo preferiblemente bidimensional o unidimensional. Entiendo que esto se puede hacer a través del análisis de componentes principales, y he usado PCA en muchos escenarios. Sin...
Realicé el análisis de componentes principales (PCA) con R usando dos funciones diferentes ( prcompy princomp) y observé que las puntuaciones de PCA diferían en el signo. ¿Cómo puede ser? Considera esto: set.seed(999) prcomp(data.frame(1:10,rnorm(10)))$x PC1 PC2 [1,] -4.508620 -0.2567655 [2,]...
Aquí hay una cita del libro de Bishop "Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático", sección 12.2.4 "Análisis factorial": De acuerdo con la parte resaltada, el análisis factorial captura la covarianza entre las variables en la matrizWWW . Me pregunto ¿CÓMO ? Así es como lo entiendo....
PCA se considera un procedimiento lineal, sin embargo: P C A (X) ≠ P C A ( X1) + P C A ( X2) + … + P C A ( Xnorte) ,PAGSdoUNA(X)≠PAGSdoUNA(X1)+PAGSdoUNA(X2)+...+PAGSdoUNA(Xnorte),\mathrm{PCA}(X)\neq \mathrm{PCA}(X_1)+\mathrm{PCA}(X_2)+\ldots+\mathrm{PCA}(X_n), donde . Esto quiere decir que los...
Tengo un conjunto de datos para el que tengo múltiples conjuntos de etiquetas binarias. Para cada conjunto de etiquetas, entreno a un clasificador, evaluándolo por validación cruzada. Quiero reducir la dimensionalidad utilizando el análisis de componentes principales (PCA). Mi pregunta es: ¿Es...
En una asignación reciente, nos dijeron que usáramos PCA en los dígitos MNIST para reducir las dimensiones de 64 (imágenes de 8 x 8) a 2. Luego tuvimos que agrupar los dígitos usando un Modelo de Mezcla Gaussiana. La PCA que usa solo 2 componentes principales no produce grupos distintos y, como...
Mis preguntas ¿Cuál es la razón intuitiva detrás de hacer rotaciones de factores en el análisis factorial (o componentes en PCA)? Según tengo entendido, si las variables se cargan casi por igual en los componentes (o factores) superiores, entonces obviamente es difícil diferenciar los...
El algoritmo PCA se puede formular en términos de la matriz de correlación (suponga que los datos XXX ya se han normalizado y solo estamos considerando la proyección en la primera PC). La función objetivo se puede escribir como: maxw(Xw)T(Xw)s.t.wTw=1.maxw(Xw)T(Xw)s.t.wTw=1. \max_w (Xw)^T(Xw)\; \:...
Antecedentes : quiero clasificar las áreas residenciales de una ciudad en grupos en función de sus características socioeconómicas, incluida la densidad de unidades de vivienda, la densidad de población, el área de espacios verdes, el precio de la vivienda, el número de escuelas / centros de salud...
En el análisis de componentes principales (PCA), uno puede elegir la matriz de covarianza o la matriz de correlación para encontrar los componentes (de sus respectivos vectores propios). Estos dan resultados diferentes (cargas de PC y puntajes), porque los vectores propios entre ambas matrices no...
En un conjunto de datos de dos poblaciones no superpuestas (pacientes y sanos, total n = 60n=60n=60 ), me gustaría encontrar (de 300300300 variables independientes) predictores significativos para una variable dependiente continua. La correlación entre predictores está presente. Estoy interesado en...
¿Es posible visualizar el resultado del análisis de componentes principales de manera que proporcione más información que solo tablas de resumen? ¿Es posible hacerlo cuando el número de observaciones es grande, digamos ~ 1e4? ¿Y es posible hacerlo en R [otros entornos