Запитання з тегом «biplot»

Біплот часто використовується для відображення результатів аналізу основних компонентів (та відповідних методик). Це подвійне або накладення розсіювання показуючи компонентів навантаження і компонентів оцінки одночасно. Сьогодні мене повідомив @amoeba, що він дав відповідь, відходячи від мого коментаря, на запитання, яке запитує про те, як виробляються / масштабуються координати біплотів; і його …

38 pca  multivariate-analysis  svd  correspondence-analysis  biplot 

Чи можливо візуалізувати результати аналізу основних компонентів способами, які дають більше розуміння, ніж просто зведені таблиці? Чи можна це зробити, коли кількість спостережень велика, скажімо ~ 1e4? І чи можна це робити в R [інші середовища]?

31 r  data-visualization  pca  biplot 

Я натрапив на цей чудовий підручник: Посібник зі статистичних аналізів за допомогою Р. Глава 13. Аналіз основних компонентів: Олімпійський шестиборство про те, як робити PCA на мові R. Я не розумію тлумачення рисунка 13.3: Тому я будую перший власний вектор проти другого власного вектора. Що це означає? Припустимо, власне значення, …

30 r  pca  data-visualization  interpretation  biplot 

Я шукав в Інтернеті далеко і широко ... Мені ще належить знайти дійсно хороший огляд того, як інтерпретувати сюжети 2D-аналізу кореспонденції. Чи може хтось запропонувати поради щодо тлумачення відстаней між точками? Можливо, приклад допоможе, ось сюжет, який можна знайти на багатьох веб-сайтах, які я бачив, і обговорюють аналіз листування. Червоні …

19 interpretation  correspondence-analysis  biplot 

Я хочу реалізувати біплот для аналізу основних компонентів (PCA) в JavaScript. Моє запитання полягає в тому, як я можу визначити координати стрілок з виводу сингулярного розкладання вектора (SVD) матриці даних?U,V,DU,V,DU,V,D Ось приклад біплота виробництва R: biplot(prcomp(iris[,1:4])) Я спробував розглянути це у статті Вікіпедії про біплот, але це не дуже корисно. …

18 pca  svd  biplot 

Коли ви будуєте біплот для аналізу PCA, у вас є основні компоненти компонентів PC1 на осі x, а PC2 - на осі y. Але які дві інші осі праворуч і вгорі екрана?

18 r  pca  biplot 

Я використовую, FactoMineRщоб зменшити набір даних вимірювань до прихованих змінних. Карта змінна вище ясно для мене , щоб інтерпретувати, але я збентежений , коли мова йде про зв'язки між змінними і компонента 1. Подивившись на змінної карті, ddpі covдуже близько до компоненту в карті, і ddpAbsтрохи далі геть. Але це …

17 correlation  pca  factor-analysis  association-measure  biplot 

Розглянемо наступний PCAP біплот: library(mvtnorm) set.seed(1) x <- rmvnorm(2000, rep(0, 6), diag(c(5, rep(1,5)))) x <- scale(x, center=T, scale=F) pc <- princomp(x) biplot(pc) Існує купа червоних стрілок, що вони означають? Я знав, що перша стрілка, позначена символом "Var1", повинна вказувати на самий різний напрямок набору даних (якщо ми вважаємо їх 2000 …

14 r  pca  linear-algebra  biplot 

Одне загальне, що потрібно робити при аналізі головних компонентів (PCA) - це побудувати два навантаження один на одного для дослідження взаємозв'язків між змінними. У документі, що супроводжує пакет PLS R для регресії головних компонентів та регресії PLS, є інший графік, який називається графіком кореляційних навантажень (див. Рисунок 7 та сторінку …

11 r  pca  terminology  partial-least-squares  biplot 

Ризикуючи поставити запитання специфічним для програмного забезпечення та з виправданням його всюдисущості та ідіосинкразії, я хочу запитати про функцію biplot()в R та, точніше, про обчислення та побудову графіку за замовчуванням, накладених червоними стрілками, відповідними до основних змінних. [Щоб мати сенс у деяких коментарях, спочатку розміщені сюжети мали надзвичайну проблему з …

11 r  pca  biplot 

Використовуючи біплот значень, отриманих за допомогою аналізу основних компонентів, можна досліджувати пояснювальні змінні, що складають кожен компонент принципу. Чи можливо це також за допомогою лінійного дискримінаційного аналізу? Наведені приклади використання даних "Дані Іриса Едгара Андерсона" ( http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set ). Ось дані райдужки : id SLength SWidth PLength PWidth species 1 5.1 …

11 r  pca  multivariate-analysis  discriminant-analysis  biplot 

Передумови: Я запитав сотні учасників мого опитування, наскільки вони зацікавлені у вибраних областях (п’ятибальною шкалою Лікерта, 1 зазначає "не зацікавлений" та 5 - "зацікавлений"). Потім я спробував PCA. На малюнку нижче - проекція перших двох основних компонентів. Кольори використовуються для статі, а стрілки PCA - оригінальні змінні (тобто інтереси). Я …

10 pca  interpretation  survey  likert  biplot 

Припустимо, маємо матрицю даних , яка -by- , і вектор мітки , який -by-one. Тут кожен рядок матриці є спостереженням, і кожен стовпець відповідає розмірності / змінній. (припустимо )ХX\mathbf{X}нnnpppYYYнnnn > pn>pn>p Тоді що data space, variable space, observation space, model spaceзначить? Чи простір, що охоплюється вектором стовпців, є (виродженим) -D …

9 regression  multiple-regression  terminology  geometry  biplot