pca

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ist es möglich, PCA auf jede Textklassifikation anzuwenden?

Ich versuche eine Klassifizierung mit Python. Ich benutze Naive Bayes MultinomialNB Klassifizierer für die Webseiten (Abrufen von Daten von Web zu Text, später klassifiziere ich diesen Text: Web-Klass

python scikit-learn pca naivebayes 2016-01-11

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Wie konvertiert man Funke DataFrame zu RDD mllib LabeledPoints?

Ich habe versucht, PCA auf meine Daten anzuwenden und dann RandomForest auf die transformierten Daten anzuwenden. PCA.transform (data) hat mir jedoch einen DataFrame gegeben, aber ich brauche einen ml

scala apache-spark rdd pca apache-spark-mllib 2016-03-13

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Mittelwert von multidimensionalen Daten subtrahieren

Ich möchte eine Hauptkomponentenanalyse für eine große Anzahl von Stichproben durchführen. Ich habe kein Problem, den Mittelwert von Audio-Samples zu subtrahieren, da Audio nur 2 Dimensionen hat und i

matlab multidimensional-array mean pca 2016-03-21

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wählen k in PCA Python skitlearn

Ich versuche, die skitlearn Paket für PCA .In der Dokumentation Webseite hier gegeben zu verwenden http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.PCA.html es wird gesagt, dass,

python machine-learning pca mle 2016-03-24

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Wie berechnet man Zentroide in PCA?

Um die Schwerpunktvektoren jeder PCA-Gruppe zu vergleichen, suche ich nach einer Methode, um die Zentroide für jeden PC und jede Gruppe zu berechnen. Nicht besonders grafisch, aber enthalten eine Hand

r ggplot2 pca 2016-03-24

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Brauchen Sie Hilfe Färbung Variablen und Hinzufügen von Ellipsen zu PCA in R

Ich bin neu in R und versuche herauszufinden, wie PCA mit es zu tun. Bis jetzt habe ich zwei Methoden ausprobiert, aber es gibt Probleme mit beiden. Hier ist der Code für die erste: library('FactoMine

r plot pca 2016-03-24

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PCA-Analyse mit Python Pandas mit vielen Spalten

ich eine VCF-Datei haben, wo column1 = chrom column2 = pos column3 = ID column4 = reference column5 = Alt column6 = qual column7 = filter column8 = info column9 = format column 10 - 99 = 100

python pandas pca 2016-03-25

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Berechnung neuer Variablen von Hauptkomponenten - PCA in R

Zum Lernen von PCA in R, habe ich princomp() -Funktion (aus MASS-Paket) auf Iris-Datensatz ausgeführt. Ich habe folgende Schritte folgen: library(MASS) irispca<-princomp(iris[-5]) summary(irispca)

r pca princomp 2016-03-27

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Durchführen von PCA auf großer Sparse-Matrix mit sklearn

Ich versuche, PCA auf riesige Sparse-Matrix anwenden, im folgenden Link heißt es, dass randomizedPCA von sklearn kann spärliche Matrix von scipy Sparse-Format behandeln. Apply PCA on very large sparse

python scikit-learn sparse-matrix pca svd 2015-11-09

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Auswahl der Komponenten mit den meisten Abweichungen in PCA

Ich habe einen riesigen Datensatz (32000 * 2500), den ich für das Training brauche. Dies scheint zu viel für meinen Klassifikator zu sein, also beschloss ich, etwas über die Reduktion der Dimensionali

matlab machine-learning classification pca dimensionality-reduction 2016-02-27

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