Estatísticas e Big Data pca

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Gire os componentes do PCA para equalizar a variação em cada componente

Estou tentando reduzir a dimensionalidade e o ruído de um conjunto de dados executando o PCA no conjunto de dados e jogando fora os últimos PCs. Depois disso, quero usar alguns algoritmos de aprendizado de máquina nos PCs restantes e, portanto, quero normalizar os dados equalizando a variação dos PCs …

9 variance pca factor-rotation

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Como posso saber que não há um padrão nos resultados do PCA?

Eu tenho um conjunto de dados de mais de 1000 amostras de 19 variáveis. Meu objetivo é prever uma variável binária com base nas outras 18 variáveis (binárias e contínuas). Estou bastante confiante de que seis das variáveis de previsão estão associadas à resposta binária, no entanto, gostaria de analisar …

9 pca

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Como aplicar a regressão nos componentes principais para prever uma variável de saída?

Eu li sobre o básico da análise de componentes principais no tutorial1 , link1 e link2 . Eu tenho um conjunto de dados de 100 variáveis (incluindo a variável de saída Y), quero reduzir as variáveis para 40 pelo PCA e prever a variável Y usando essas 40 variáveis. Problema …

9 regression pca

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Por que as pontuações dos componentes principais não estão correlacionadas?

Suponha é uma matriz de dados centralizados na média. A matriz é , possui autovalores distintos e vetores próprios \ mathbf s_1 , \ mathbf s_2 ... \ mathbf s_m , ortogonais.S = cov ( A ) m × m m s 1UMAA\mathbf AS =cov( A )S=cov(A)\mathbf S=\text{cov}(\mathbf A)m × …

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Conclusões do resultado de uma análise de componentes principais

Estou tentando entender a saída da análise de componentes principais executada da seguinte maneira: > head(iris) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 5 5.0 3.6 1.4 0.2 …

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Quais critérios usar para separar variáveis em variáveis explicativas e respostas para métodos de ordenação em ecologia?

Eu tenho diferentes variáveis que interagem dentro de uma população. Basicamente, tenho feito um inventário de milípedes e medido alguns outros valores do terreno, como: As espécies e a quantidade de espécimes coletados Os diferentes ambientes onde os animais estão o pH A porcentagem de material orgânico a quantidade de …

9 pca multivariate-analysis ecology correspondence-analysis

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O que o PCA está fazendo com dados correlacionados automaticamente?

Só porque alguns correspondentes fizeram uma pergunta interessante a respeito dos métodos de computação da autocorrelação, comecei a brincar com ela, quase sem nenhum conhecimento sobre séries temporais e autocorrelação. O correspondente organizou seus dados ( pontos de dados de uma série temporal) alterados em um intervalo de tempo cada …

9 time-series pca

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O ICA requer a execução do PCA primeiro?

Revisei um documento baseado em aplicativos dizendo que aplicando o PCA antes de aplicar o ICA (usando o pacote fastICA). Minha pergunta é: o ICA (fastICA) exige que o PCA seja executado primeiro? Este artigo mencionou que ... também é discutido que a pré-aplicação do PCA aprimora o desempenho da …

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Técnica não ortogonal análoga à PCA

Suponha que eu tenha um conjunto de dados de ponto 2D e queira detectar as direções de todos os máximos locais de variação nos dados, por exemplo: O PCA não ajuda nessa situação, pois é uma decomposição ortogonal e, portanto, não pode detectar ambas as linhas que eu indiquei em …

9 pca dimensionality-reduction

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Selecionando o número de componentes principais esparsos para incluir na regressão

Alguém tem experiência com abordagens para selecionar o número de componentes principais esparsos para incluir em um modelo de regressão?

9 pca sparse regression-strategies

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Usando análise de componentes principais vs análise de correspondência

Estou analisando um conjunto de dados sobre comunidades entre marés. Os dados são cobertura percentual (de algas, cracas, mexilhões etc.) em quadrantes. Estou acostumado a pensar na análise de correspondência (CA) em termos de contagem de espécies e na análise de componentes principais (PCA) como algo mais útil para tendências …

9 r pca multivariate-analysis correspondence-analysis

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O CCA entre dois conjuntos de dados idênticos é equivalente ao PCA nesse conjunto de dados?

Lendo a Wikipedia sobre análise de correlação canônica (CCA) para dois vetores aleatórios e Y , eu queria saber se a análise principal de componentes (PCA) é a mesma que CCA quando X = Y ?XXXYYYX= YX=YX=Y

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Dados discretos e alternativas ao PCA

Eu tenho um conjunto de dados de variáveis discretas (ordinais, merísticas e nominais) que descrevem caracteres morfológicos das asas em várias espécies de insetos intimamente relacionadas. O que pretendo fazer é realizar algum tipo de análise que me dê uma representação visual da semelhança das diferentes espécies com base nas …

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Variáveis distorcidas na análise de PCA ou fator

Quero fazer a análise de componentes principais (análise fatorial) no SPSS com base em 22 variáveis. No entanto, algumas das minhas variáveis são muito assimétricas (a assimetria calculada no SPSS varia de 2 a 80!). Então, aqui estão as minhas questões: Devo manter as variáveis assimétricas assim ou posso transformar …

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Eigenmaps PCA, ICA e Laplacian

Estou muito interessado no método eigenmaps da Lapônia. Atualmente, estou usando-o para reduzir as dimensões dos meus conjuntos de dados médicos. No entanto, encontrei um problema usando o método Por exemplo, tenho alguns dados (sinais espectrais), posso usar o PCA (ou ICA) para obter alguns PCs e ICs. O problema …

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