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查询Tags标签： PCA，共有 48条记录-
GEO代码分析流程 - 3. 数据质控 - PCA、热图
3. 数据质控 - PCA、热图rm(list = ls()) load(file = "step1output.Rdata") load(file = "step2output.Rdata")#输入数据：exp（表达矩阵）和group_list（分组信息） #Principal Component Analysis（PCA图，主成分分析图） #PCA代码来源：http://…
2022/9/10 6:24:32 人评论 次浏览 -
Python实现PCA(Principal Component Analysis)
1.基本原理 PCA是机器学习和统计学领域一类特征降维算法。由于样本数据往往会有很多的特征，这会带来以下挑战：样本的维度超过3维则无法可视化； 维度过高可能会存在特征冗余，不利于模型训练，等等； 而PCA的目的就是在降低特征维度的同时，最大程度地保证原始信息的完整…
2022/9/3 14:24:08 人评论 次浏览 -
seurat 单细胞数据分析中 VizDimLoadings 函数
前期处理：https://www.jianshu.com/p/fef17a1babc2 #可视化对每个主成分影响比较大的基因集 001、dat <- pbmc[["pca"]]@feature.loadings ## 数据来源 dat[1:3, 1:3] dat <- dat[order(-dat[,1]),][1:29,1] dat <…
2022/8/27 23:25:55 人评论 次浏览 -
R语言用主成分分析（PCA）PCR回归进行预测汽车购买信息可视化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26672 原文出处：拓端数据部落公众号在这个项目中，我讨论了如何使用主成分分析 (PCA) 进行简单的预测。 出于说明目的，我们将对一个数据集进行分析，该数据集包含有关在 3 个不同价格组内进行的汽车购买信息以及影响其购买决定的一组特征…
2022/5/23 23:22:56 人评论 次浏览 -
OpenCV之发现轮廓中心点位置及轮廓方向
一、概述案例：使用PCA发现轮廓的中心点位置及轮廓方向PAC API介绍：PCA(InputArray data, InputArray mean, int flags, int maxComponents = 0);data：输入数据，一般是轮廓点集合mean：数据均值如果为空则自动计算flags：数据的提供方式，分为行和列两种maxComponents：…
2022/5/5 23:13:47 人评论 次浏览 -
python机器学习——PCA降维算法
背景与原理： PCA（主成分分析）是将一个数据的特征数量减少的同时尽可能保留最多信息的方法。所谓降维，就是在说对于一个$n$维数据集，其可以看做一个$n$维空间中的点集（或者向量集），而我们要把这个向量集投影到一个$k<n$维空间中，这样当然会导致信息损失，但是如…
2022/3/30 22:19:31 人评论 次浏览 -
图解机器学习 | 降维算法详解
作者：韩信子@ShowMeAI 教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/34 本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/198 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处引言 在互联网大数据场景下，我们经常需要面对高维数据，在对这些数据做分析和可视化的…
2022/3/11 14:14:50 人评论 次浏览 -
降维算法-主成分分析（PCA）
主成分分析（PCA） Principal Component Analysis 无监督问题 用途：降维中最常用的一种手段 目标：提取最有价值的信息（基于方差） 问题：降维后的数据的意义? 向量的表示 内积：(a1,a2,⋯,an)⊤⋅(b1,b2,⋯,bn)⊤=a1b1+a2b2+⋯+anbn\left(a_{1}, a_{2}, \cdots, a_{n}…
2022/1/15 17:04:17 人评论 次浏览 -
降维算法-主成分分析（PCA）
主成分分析（PCA） Principal Component Analysis 无监督问题 用途：降维中最常用的一种手段 目标：提取最有价值的信息（基于方差） 问题：降维后的数据的意义? 向量的表示 内积：(a1,a2,⋯,an)⊤⋅(b1,b2,⋯,bn)⊤=a1b1+a2b2+⋯+anbn\left(a_{1}, a_{2}, \cdots, a_{n}…
2022/1/15 17:04:17 人评论 次浏览 -
【Matlab人脸识别】SVM和PCA人脸识别【含GUI源码 369期】
一、简介 1 PCA-SVM原理 1.1 主成分分析PCA 本文处理的所有原始图片都是112x 92大小的pgm格式图片， 每幅图片包含10304个像素点， 每一行代表一个样本，维数就是10304维。维数过大使得数据处理工作十分复杂，同时，图片特征之间的强相关性还会导致“维数灾难”。快速高效…
2022/1/13 14:03:54 人评论 次浏览 -
【Matlab人脸识别】SVM和PCA人脸识别【含GUI源码 369期】
一、简介 1 PCA-SVM原理 1.1 主成分分析PCA 本文处理的所有原始图片都是112x 92大小的pgm格式图片， 每幅图片包含10304个像素点， 每一行代表一个样本，维数就是10304维。维数过大使得数据处理工作十分复杂，同时，图片特征之间的强相关性还会导致“维数灾难”。快速高效…
2022/1/13 14:03:54 人评论 次浏览 -
python数据预处理
数据清洗 缺失值处理，规范 import pandas as pd from scipy.interpolate import lagrangeinputfile=E:/LearningSoftware/AboutPython/24064925aueh/01-数据和代码/chapter4/demo/data/catering_sale.xls outputfile=E:/LearningSoftware/AboutPython/24064925aueh/01-数…
2022/1/12 17:03:41 人评论 次浏览 -
python数据预处理
数据清洗 缺失值处理，规范 import pandas as pd from scipy.interpolate import lagrangeinputfile=E:/LearningSoftware/AboutPython/24064925aueh/01-数据和代码/chapter4/demo/data/catering_sale.xls outputfile=E:/LearningSoftware/AboutPython/24064925aueh/01-数…
2022/1/12 17:03:41 人评论 次浏览 -
Pyhon在振动信号处理中的高级应用（六）：主分量分析（PCA）噪声压缩
文章目录一、概述 二、算法原理 三、python实现 四、Tips一、概述主成分分析，是考察多个变量间相关性一种多元统计方法，研究如何通过少数几个主成分来揭示多个变量间的内部结构，即从原始变量中导出少数几个主成分，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此间互不相…
2022/1/8 23:06:28 人评论 次浏览 -
Pyhon在振动信号处理中的高级应用（六）：主分量分析（PCA）噪声压缩
文章目录一、概述 二、算法原理 三、python实现 四、Tips一、概述主成分分析，是考察多个变量间相关性一种多元统计方法，研究如何通过少数几个主成分来揭示多个变量间的内部结构，即从原始变量中导出少数几个主成分，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此间互不相…
2022/1/8 23:06:28 人评论 次浏览
