La función objetivo del Análisis de Componentes Principales (PCA) es minimizar el error de reconstrucción en la norma L2 (ver sección 2.12 aquí . Otra vista está tratando de maximizar la varianza en la proyección. También tenemos una excelente publicación aquí: ¿Cuál es la función objetivo de PCA?...
¿Cuáles son las formas de elegir qué núcleo daría lugar a una buena separación de datos en la salida de datos final por el núcleo PCA (análisis de componentes principales), y cuáles son las formas de optimizar los parámetros del núcleo? Los términos simples, si es posible, serían muy apreciados, y...
Código de ejemplo: (pc.cr <- princomp(USArrests)) summary(pc.cr) loadings(pc.cr) ## note that blank entries are small but not zero Estoy obteniendo diferentes resultados de cada uno, y no estoy seguro de entender cuál es la diferencia. Aquí está la salida: > summary(pc.cr) Importance of...
¿El análisis de componentes principales (PCA) elimina el ruido en el conjunto de datos? Si PCA no elimina el ruido en el conjunto de datos, ¿qué hace realmente PCA al conjunto de datos? ¿Alguien puede ayudarme con respecto a este
Enseño un curso introductorio de geografía económica. Para ayudar a mis estudiantes a desarrollar una mejor comprensión de los tipos de países que se encuentran en la economía mundial contemporánea y una apreciación de las técnicas de reducción de datos, quiero construir una tarea que cree una...
Soy muy nuevo en las incrustaciones de palabras. Quiero visualizar cómo se ven los documentos después de aprender. Leí que t-SNE es el enfoque para hacerlo. Tengo 100K documentos con 250 dimensiones como tamaño de la incrustación. También hay varios paquetes disponibles. Sin embargo, para t-SNE,...
Buscar en Internet el tutorial de PCA ofrece miles de resultados (incluso videos). Muchos de los tutoriales son muy buenos. Pero no puedo encontrar ningún ejemplo práctico en el que se explique PCA utilizando algunos conjuntos de datos que puedo usar para la demostración. Necesito un tutorial que...
¿Cuáles son las aplicaciones o ventajas de las técnicas de regresión de reducción de dimensiones (DRR) o de reducción supervisada de dimensionalidad (SDR) sobre las técnicas de regresión tradicionales (sin ninguna reducción de dimensionalidad)? Esta clase de técnicas encuentra una representación de...
Tengo un conjunto de puntos de datos en un espacio N-dimensional. Además, también tengo un centroide en este mismo espacio N-dimensional. ¿Hay algún enfoque que me permita proyectar estos puntos de datos en un espacio bidimensional mientras mantengo su información de distancia relativa en el...
Ejecuté PCA en 17 variables cuantitativas para obtener un conjunto más pequeño de variables, es decir, componentes principales, que se utilizarán en el aprendizaje automático supervisado para clasificar las instancias en dos clases. Después de PCA, PC1 representa el 31% de la variación en los...
Estoy tratando de descubrir cómo reproducir en Python algunos trabajos que hice en SAS. Usando este conjunto de datos , donde la multicolinealidad es un problema, me gustaría realizar análisis de componentes principales en Python. He visto scikit-learn y statsmodels, pero no estoy seguro de cómo...
Usando un biplot de valores obtenidos a través del análisis de componentes principales, es posible explorar las variables explicativas que componen cada componente principal. ¿Esto también es posible con el análisis discriminante lineal? Los ejemplos provistos usan el. Los datos son "Datos del...
El mgcvpaquete Rtiene dos funciones para ajustar las interacciones del producto tensorial: te()y ti(). Entiendo la división básica del trabajo entre los dos (ajustar una interacción no lineal versus descomponer esta interacción en efectos principales y una interacción). Lo que no entiendo es por...
Una cosa común que se debe hacer al hacer el Análisis de componentes principales (PCA) es trazar dos cargas entre sí para investigar las relaciones entre las variables. En el documento que acompaña al paquete PLS R para hacer la regresión de componentes principales y la regresión PLS, hay un...
Estoy tratando de entender algunas descripciones de PCA (las dos primeras son de Wikipedia), énfasis agregado: Se garantiza que los componentes principales serán independientes solo si el conjunto de datos se distribuye normalmente de manera conjunta . ¿Es muy importante la independencia de...
Estoy usando el caretpaquete Rpara entrenar clasificadores binarios SVM. Para la reducción de funciones, estoy preprocesando con PCA usando la función incorporada preProc=c("pca")cuando llamo train(). Aquí están mis preguntas: ¿Cómo selecciona caret los componentes principales? ¿Hay un número...
A riesgo de hacer la pregunta específica del software, y con la excusa de su ubicuidad e idiosincrasia, quiero preguntar sobre la función biplot()en R y, más específicamente, sobre el cálculo y el trazado de sus flechas rojas superpuestas predeterminadas, correspondientes a las variables...
Supongamos que tengo un conjunto de datos -dimensional donde las dimensiones son más o menos ortogonales (tienen correlación cero).NNNNNN ¿Hay alguna utilidad en términos de: Visualización Representación (para la eficiencia del clasificador) U otros criterios realizar una reducción de...
Tengo una matriz , donde p es el número de genes yn es el número de pacientes. Cualquiera que haya trabajado con estos datos sabe que p siempre es mayor que n . Usando la selección de características, pude obtener p a un número más razonable, sin embargo, p es aún mayor que nn × pnorte×pagn\times...
Estoy enseñando álgebra lineal a una clase de ingenieros, científicos sociales y programadores de computadoras. Acabamos de hacer una descomposición de valores singulares y tenemos un día extra, así que pensé en hablar sobre la relación entre la descomposición de valores singulares y el análisis de...