คำถามติดแท็ก pca

ฉันมีตัวแปรต่าง ๆ ที่มีผลกระทบต่อประชากร โดยทั่วไปฉันได้ทำรายการสินค้าของกิ้งกือและวัดค่าอื่น ๆ ของภูมิประเทศเช่น: ชนิดและปริมาณตัวอย่างที่เก็บได้ สภาพแวดล้อมที่แตกต่างกันที่สัตว์เป็น ค่า pH เปอร์เซ็นต์ของสารอินทรีย์ ปริมาณของ P, K, Mg, Ca, Mn, Fe, Zn, Cu ความสัมพันธ์ของ Ca + Mg / K โดยทั่วไปฉันต้องการใช้ PCA เพื่อกำหนดว่าตัวแปรใดที่ขับเคลื่อนความแปรปรวนของตัวอย่างและทำให้ฟอเรสต์ (สภาพแวดล้อม) แตกต่างกัน ฉันควรใช้ตัวแปรใดสำหรับ "ตัวแปร" และตัวแปรใดสำหรับ "บุคคล"

9 pca  multivariate-analysis  ecology  correspondence-analysis 

เพียงเพราะผู้สื่อข่าวบางคนตั้งคำถามที่น่าสนใจเกี่ยวกับวิธีการคำนวณความสัมพันธ์ฉันจึงเริ่มเล่นกับมันเกือบจะไม่มีความรู้เกี่ยวกับอนุกรมเวลาและความสัมพันธ์อัตโนมัติ ผู้สื่อข่าวจัดเรียงข้อมูลของเขา (จุดข้อมูลของอนุกรมเวลา) เลื่อนหนึ่งครั้งล่าช้าแต่ละครั้งนอกจากนี้เพื่อให้เขามีเมทริกซ์ของข้อมูล (เท่าที่ฉันเข้าใจเขา) ซึ่งแถวแรกเป็นข้อมูลต้นฉบับแถวที่สอง ข้อมูลเปลี่ยนเป็นหน่วยเวลาครั้งแถวถัดไปเป็นอีกหน่วยหนึ่งและอื่น ๆ ฉันรู้เรื่องนี้เพิ่มเติมโดยทากาวที่ปลายหางเพื่อสร้างชุดข้อมูล "วงกลม"32323232×3232×3232\times32111 จากนั้นเพียงเพื่อดูว่าอะไรจะออกมาฉันก็คำนวณเมทริกซ์สหสัมพันธ์และจากส่วนประกอบหลักนี้ น่าประหลาดใจที่ฉันได้ภาพของการสลายตัวของความถี่และ (อีกครั้งกับข้อมูลอื่น ๆ ) หนึ่งความถี่บอกว่าด้วยระยะเวลาหนึ่งในข้อมูลอยู่ในองค์ประกอบหลักแรกและที่มีสี่จุดอยู่ในพีซีเครื่องที่สองและอื่น ๆ (ฉันได้พีซี "ที่เกี่ยวข้อง" ที่มีค่าลักษณะเฉพาะ323232666>1>1>1) ครั้งแรกที่ฉันคิดว่าสิ่งนี้ขึ้นอยู่กับข้อมูลอินพุต แต่ตอนนี้ฉันคิดว่ามันเป็นระบบด้วยวิธีนี้โดยการสร้างชุดข้อมูลแบบพิเศษด้วยการเลื่อนแบบวงกลม (หรือที่เรียกว่าเมทริกซ์ "Toeplitz") การหมุนของ PC-solution เพื่อ varimax หรือเกณฑ์การหมุนอื่น ๆ นั้นให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกันเล็กน้อยและน่าสนใจ แต่โดยทั่วไปดูเหมือนจะให้การสลายตัวของความถี่ นี่คือลิงค์ไปยังรูปภาพที่ฉันทำจากชุดข้อมูลจุด; เส้นโค้งนั้นทำจากการโหลดของ factormatrix: หนึ่งโค้งการโหลดบนปัจจัยเดียว เส้นโค้งของ PC1 เครื่องแรกควรแสดงแอมพลิจูดสูงสุด (ประมาณเพราะมันมีผลรวมของการโหลดสูงสุด)323232 คำถาม: Q1: นี่เป็นคุณลักษณะจากการออกแบบหรือไม่ (ของ PCA ด้วยชุดข้อมูลประเภทนี้) Q2: วิธีนี้เป็นวิธีที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์ความถี่ / ความยาวคลื่นอย่างจริงจังหรือไม่? …

9 time-series  pca 

ฉันตรวจสอบเอกสารที่ใช้แอปพลิเคชันโดยบอกว่าใช้ PCA ก่อนที่จะใช้ ICA (ใช้แพ็คเกจ FastICA) คำถามของฉันคือ ICA (fastICA) ต้องการให้ PCA ทำงานก่อนหรือไม่ บทความนี้กล่าวถึง ... มันยังเป็นที่ถกเถียงกันอยู่ว่าการใช้ PCA ล่วงหน้าจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของ ICA โดย (1) การละทิ้งค่าลักษณะเฉพาะขนาดเล็กก่อนที่จะฟอกสีฟันและ (2) ลดความซับซ้อนในการคำนวณโดยลดการพึ่งพาคู่ PCA decorrelates ข้อมูลอินพุต; การพึ่งพาการสั่งซื้อที่สูงขึ้นที่เหลืออยู่จะถูกคั่นด้วย ICA นอกจากนี้ยังมีเอกสารอื่น ๆ จะใช้ PCA ก่อน ICA เช่นนี้ มีข้อดีและข้อเสียอื่น ๆ ในการใช้งาน PCA ก่อน ICA หรือไม่ โปรดระบุทฤษฎีพร้อมด้วยการอ้างอิง

9 pca  dimensionality-reduction  pattern-recognition  ica 

สมมติว่าฉันมีชุดข้อมูลจุด 2D และฉันต้องการตรวจสอบทิศทางของความแปรปรวนสูงสุดในท้องถิ่นของข้อมูลตัวอย่างเช่น: PCA ไม่ได้ช่วยในสถานการณ์นี้เนื่องจากเป็นการสลายตัวแบบมุมฉากดังนั้นจึงไม่สามารถตรวจจับทั้งสองเส้นที่ฉันระบุเป็นสีน้ำเงินได้ แต่เอาต์พุตอาจมีลักษณะเหมือนเส้นที่แสดงโดยเส้นสีเขียว กรุณาแนะนำเทคนิคใด ๆ ที่อาจเหมาะสำหรับวัตถุประสงค์นี้ ขอบคุณ

9 pca  dimensionality-reduction 

ไม่มีใครมีประสบการณ์กับวิธีการเลือกจำนวนขององค์ประกอบหลักที่กระจัดกระจายเพื่อรวมไว้ในแบบจำลองการถดถอยหรือไม่?

9 pca  sparse  regression-strategies 

ฉันกำลังวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับชุมชน intertidal ข้อมูลเป็นเปอร์เซ็นต์การครอบคลุม (ของสาหร่ายทะเล, เพรียง, หอยแมลงภู่, ฯลฯ ) ในรูปสี่เหลี่ยม ฉันเคยคิดเกี่ยวกับการวิเคราะห์การติดต่อ (CA) ในแง่ของจำนวนสปีชีส์และการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA) เป็นสิ่งที่มีประโยชน์มากขึ้นสำหรับแนวโน้มเชิงเส้นสิ่งแวดล้อม (ไม่ใช่สปีชีส์) ฉันไม่ได้มีโชคใด ๆ ที่คิดว่า PCA หรือ CA จะเหมาะกว่าสำหรับเปอร์เซ็นต์การครอบคลุม (ไม่พบเอกสารใด ๆ ) และฉันไม่แน่ใจด้วยซ้ำว่าสิ่งที่ต่อยอดสูงสุดถึง 100% จะกระจายออกไปได้อย่างไร ? ฉันคุ้นเคยกับแนวทางคร่าวๆว่าหากความยาวของแกนการวิเคราะห์การโต้ตอบจดหมายที่ถูก detrended แรก (DCA) มากกว่า 2 คุณจะสามารถสันนิษฐานได้ว่าควรใช้ CA อย่างปลอดภัย ความยาวของแกน DCA 1 คือ 2.17 ซึ่งฉันไม่พบว่ามีประโยชน์

9 r  pca  multivariate-analysis  correspondence-analysis 

การอ่านวิกิพีเดียเกี่ยวกับการวิเคราะห์สหสัมพันธ์แคนนอน (CCA) สำหรับเวกเตอร์สุ่มสองตัวและYฉันสงสัยว่าองค์ประกอบหลัก anslysis (PCA) เหมือนกับ CCA เมื่อX = Yหรือไม่XXXYYYX=YX=YX=Y

9 pca  multivariate-analysis  canonical-correlation 

ฉันมีชุดข้อมูลของตัวแปรที่ไม่ต่อเนื่อง (ลำดับ, meristic, และชื่อ) ที่อธิบายถึงลักษณะปีกของสัณฐานวิทยาของแมลงหลายชนิดที่เกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิด สิ่งที่ฉันต้องการทำคือทำการวิเคราะห์บางอย่างที่จะทำให้ฉันเห็นภาพของความคล้ายคลึงกันของสปีชีส์ต่าง ๆ ตามลักษณะทางสัณฐานวิทยา สิ่งแรกที่โผล่เข้ามาในหัวของฉันคือ PCA (นี่คือประเภทของการสร้างภาพข้อมูลที่ฉันต้องการสร้าง) แต่หลังจากตรวจสอบแล้ว (โดยเฉพาะคำถามอื่น ๆ เช่น: การวิเคราะห์องค์ประกอบหลักสามารถนำไปใช้กับชุดข้อมูลที่มีการผสมผสานอย่างต่อเนื่อง และตัวแปรเด็ดขาด?) ดูเหมือนว่า PCA อาจไม่เหมาะสมสำหรับข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่อง (PCA ใช้ในการศึกษาประเภทนี้ในวรรณคดี แต่มักจะมีข้อมูลต่อเนื่องอยู่เสมอ) ไม่สนใจภูมิหลังทางสถิติว่าเพราะเหตุใดข้อมูลนี้จึงไม่เหมาะสม PCA ให้ผลลัพธ์ที่สมบูรณ์แบบสำหรับคำถามทางชีววิทยาของฉัน (กลุ่มลูกผสมที่น่าสนใจตกอยู่ตรงกลางกลุ่มพ่อ) ฉันได้ลองวิเคราะห์การติดต่อหลายครั้งเพื่อเอาใจสถิติ (อย่างน้อยที่สุดเท่าที่ความเข้าใจของฉันไป) แต่ฉันไม่สามารถรับพล็อตที่คล้ายกับที่ฉันจะได้รับจาก PCA ที่การสังเกตของฉัน (บุคคลทางชีววิทยา) มีการแยกคำพูดด้วยสีเพื่อแสดงการจัดกลุ่มที่แตกต่างกัน (สปีชีส์ต่างกัน, การพูดทางชีววิทยา) ดูเหมือนว่าการวิเคราะห์นี้มีวัตถุประสงค์เพื่ออธิบายว่าตัวแปร (ที่นี่ลักษณะทางสัณฐานวิทยาของฉัน) มีความเกี่ยวข้องกันอย่างไรไม่ใช่การสังเกตของแต่ละบุคคล และเมื่อฉันพล็อตข้อสังเกตเป็นสีกลุ่มฉันจะได้รับค่าเดียวเท่านั้น (อาจเป็นค่าเฉลี่ย) ที่อธิบายกลุ่มบุคคลทั้งหมด ฉันได้ทำการวิเคราะห์ใน R ดังนั้นบางทีฉันก็ไม่ได้ขยันพอที่จะทำให้แนวคิดของฉันทำงาน ฉันถูกต้องในการลองวิเคราะห์เช่นนี้กับข้อมูลของฉันหรือฉันออกนอกเส้นทาง? หากคุณไม่สามารถบอกได้ว่าความเชี่ยวชาญทางสถิติของฉันมี จำกัด ดังนั้นสมการที่เกิดขึ้นภายใต้การวิเคราะห์เหล่านี้จะอยู่เหนือหัวของฉัน ฉันพยายามทำการวิเคราะห์นี้อย่างสมบูรณ์แบบเชิงพรรณนา …

9 pca  discrete-data  correspondence-analysis  mixed-type-data 

ฉันต้องการทำการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (การวิเคราะห์ปัจจัย) บน SPSS โดยใช้ตัวแปร 22 ตัว อย่างไรก็ตามตัวแปรบางตัวของฉันเบ้มาก (ความเบ้คำนวณจาก SPSS อยู่ในช่วง 2-80!) ดังนั้นนี่คือคำถามของฉัน: ฉันควรเก็บตัวแปรที่เอียงเหล่านั้นไว้หรือฉันสามารถเปลี่ยนตัวแปรในการวิเคราะห์องค์ประกอบหลักได้หรือไม่ ถ้าใช่ฉันจะตีความคะแนนตัวประกอบอย่างไร ฉันควรเปลี่ยนรูปแบบใด log10 หรือ ln เดิมที KMO ของฉัน (Kaiser – Meyer – Olkin) คือ 0.413 วรรณกรรมจำนวนมากแนะนำขั้นต่ำ 0.5 ฉันยังคงทำการวิเคราะห์ปัจจัยหรือฉันต้องลบตัวแปรเพื่อเพิ่ม KMO ของฉันเป็น 0.5 หรือไม่

9 pca  factor-analysis  dimensionality-reduction  skewness 

อะไรคือความสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบหลักแรกและความสัมพันธ์เฉลี่ยในเมทริกซ์ความสัมพันธ์ ตัวอย่างเช่นในแอปพลิเคชันเชิงประจักษ์ฉันสังเกตว่าความสัมพันธ์โดยเฉลี่ยเกือบจะเหมือนกับอัตราส่วนของความแปรปรวนขององค์ประกอบหลักตัวแรก (ค่าเริ่มต้นแรก) ต่อความแปรปรวนทั้งหมด (ผลรวมของค่าลักษณะเฉพาะทั้งหมด) มีความสัมพันธ์ทางคณิตศาสตร์หรือไม่? ด้านล่างคือแผนภูมิของผลลัพธ์เชิงประจักษ์ โดยที่ correlation คือค่าสหสัมพันธ์โดยเฉลี่ยระหว่างองค์ประกอบดัชนีหุ้น DAX ที่คำนวณได้จากการคำนวณในช่วงเวลา 15 วันและความแปรปรวนที่อธิบายคือส่วนแบ่งความแปรปรวนที่อธิบายโดยองค์ประกอบหลักตัวแรกที่คำนวณด้วยหน้าต่างกลิ้ง 15 วัน สิ่งนี้สามารถอธิบายได้ด้วยตัวแบบปัจจัยความเสี่ยงทั่วไปเช่น CAPM หรือไม่?

9 correlation  pca  mathematical-statistics  eigenvalues 

สมมติว่าฉันมีตัวอย่างหนึ่งความถี่ของเหตุการณ์ที่เป็นไปได้ 4 เหตุการณ์: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 และฉันมีโอกาสที่จะเกิดเหตุการณ์ที่คาดหวัง: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 ด้วยผลรวมของความถี่ที่สังเกตได้จากเหตุการณ์ทั้งสี่ของฉัน (18) ฉันสามารถคำนวณความถี่ที่คาดหวังของเหตุการณ์ได้ใช่ไหม expectedE1 - 18 * 0.2 = 3.6 expectedE2 - 18 * 0.1 = 1.8 expectedE1 - 18 * 0.1 …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

คำถาม: มีแนวทางทั่วไปเกี่ยวกับคุณลักษณะของข้อมูลอินพุตที่สามารถใช้ในการตัดสินใจระหว่างการใช้ PCA กับ LSA / LSI หรือไม่ สรุปโดยย่อของ PCA กับ LSA / LSI: การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA) และการวิเคราะห์ความหมายแฝง (LSA) หรือดัชนีความหมายแฝง (LSI) มีความคล้ายคลึงกันในแง่ที่ว่าพวกเขาทั้งหมดอาศัยพื้นฐานการประยุกต์ใช้การสลายตัวของค่าเอกฐาน (SVD) กับเมทริกซ์ LSA และ LSI เป็นเท่าที่ฉันสามารถบอกได้ในสิ่งเดียวกัน LSA แตกต่างจาก PCA ไม่ใช่พื้นฐาน แต่ในแง่ของวิธีการที่รายการเมทริกซ์จะถูกประมวลผลล่วงหน้าก่อนที่จะใช้ SVD ใน LSA ขั้นตอนก่อนการประมวลผลโดยทั่วไปจะเกี่ยวข้องกับการทำให้เมทริกซ์การนับเป็นมาตรฐานที่คอลัมน์สอดคล้องกับ 'เอกสาร' และแถวสอดคล้องกับคำบางชนิด รายการอาจถูกคิดว่าเป็นการนับจำนวนการเกิดคำสำหรับเอกสาร ใน PCA ขั้นตอนก่อนการประมวลผลเกี่ยวข้องกับการคำนวณเมทริกซ์ความแปรปรวนร่วมจากเมทริกซ์ดั้งเดิม เมทริกซ์ดั้งเดิมนั้นมีแนวคิด 'ทั่วไป' มากกว่าในกรณีของ LSA ในกรณีที่มีความกังวล PCA คอลัมน์มักจะพูดถึงการอ้างอิงตัวอย่างเวกเตอร์ทั่วไปและแถวจะกล่าวถึงตัวแปรแต่ละตัวที่ถูกวัด เมทริกซ์ความแปรปรวนร่วมนั้นเป็นไปตามนิยามสี่เหลี่ยมจัตุรัสและสมมาตรและในความเป็นจริงมันไม่จำเป็นที่จะใช้ …

9 machine-learning  pca  lsa 

ฉันทำการแยกย่อย SVD และมาตราส่วนหลายมิติของเมทริกซ์ข้อมูล 6 มิติเพื่อทำความเข้าใจโครงสร้างของข้อมูลให้ดีขึ้น น่าเสียดายที่ค่าเอกพจน์ทั้งหมดนั้นอยู่ในลำดับเดียวกันซึ่งหมายความว่าขนาดของข้อมูลเป็นจริง 6 อย่างไรก็ตามฉันอยากจะตีความค่าของเวกเตอร์เอกพจน์ได้ ตัวอย่างเช่นคนแรกดูเหมือนจะมากหรือน้อยเท่ากันในแต่ละมิติ (เช่น(1,1,1,1,1,1)) และที่สองก็มีโครงสร้างที่น่าสนใจ (เช่น(1,-1,1,-1,-1,1)) ฉันจะตีความเวกเตอร์เหล่านี้ได้อย่างไร คุณช่วยชี้ให้ฉันดูวรรณกรรมในเรื่องนี้ได้ไหม

9 pca  interpretation  dimensionality-reduction  svd 

ฉันมีชุดข้อมูลของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในช่วงเวลาเดียวกัน แต่ละเหตุการณ์มีประเภท (มีหลายประเภทที่แตกต่างกันน้อยกว่าสิบ) และสถานที่ซึ่งแสดงเป็นจุด 2D ฉันต้องการตรวจสอบว่ามีความสัมพันธ์ระหว่างประเภทของกิจกรรมหรือระหว่างประเภทและตำแหน่ง ตัวอย่างเช่นเหตุการณ์ประเภท A มักจะไม่เกิดขึ้นเมื่อมีกิจกรรมประเภท B หรือบางทีในบางพื้นที่มีเหตุการณ์ส่วนใหญ่เป็นประเภท C ฉันสามารถใช้เครื่องมือชนิดใดในการทำสิ่งนี้ เป็นมือใหม่ในการวิเคราะห์ทางสถิติความคิดแรกของฉันคือการใช้ PCA (การวิเคราะห์ส่วนประกอบหลัก) ในชุดข้อมูลนี้เพื่อดูว่าเหตุการณ์แต่ละประเภทมีองค์ประกอบของตัวเองหรือบางคนแบ่งปันเหมือนกัน (เช่นมีความสัมพันธ์กัน) ฉันต้องพูดถึงว่าชุดข้อมูลของฉันมีลำดับ 500,000 คะแนนจึงทำให้การจัดการกับเรื่องยากขึ้นเล็กน้อย( x , y, t yp e )(x,Y,เสื้อYพีอี)(x, y, type) แก้ไข: ตามที่ระบุไว้ในคำตอบด้านล่างและความคิดเห็นวิธีที่จะไปคือการทำแบบจำลองนี้เป็นกระบวนการจุดที่ถูกทำเครื่องหมายแล้วใช้ R เพื่อยกของหนักทั้งหมดดังอธิบายในรายละเอียดในรายงานการประชุมเชิงปฏิบัติการนี้: http: / /www.csiro.edu.au/resources/Spatial-Point-Patterns-in-R.html

9 correlation  pca  multivariate-analysis  point-process 

เป็นไปได้หรือไม่ที่จะใช้การวิเคราะห์องค์ประกอบหลักของเคอร์เนล (kPCA) สำหรับ Latent Semantic Indexing (LSI) ในลักษณะเดียวกับที่ใช้ PCA ฉันดำเนินการ LSI ใน R โดยใช้prcompฟังก์ชั่น PCA และแยกคุณสมบัติด้วยการโหลดสูงสุดจากองค์ประกอบแรก โดยที่ฉันได้รับคุณสมบัติการอธิบายองค์ประกอบที่ดีที่สุดkkk ฉันพยายามใช้kpcaฟังก์ชั่น (จากkernlibแพ็คเกจ) แต่ไม่สามารถดูวิธีการเข้าถึงน้ำหนักของคุณสมบัติไปยังส่วนประกอบหลัก เป็นไปได้โดยรวมเมื่อใช้วิธีเคอร์เนล?

9 r  pca  feature-selection  kernel-trick