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pca r 예제

왜곡성과 변수의 크기는 결과 PC에 영향을 미치기 때문에 PCA를 적용하기 전에 기울이기 변환, 중심 및 변수를 조정하는 것이 좋습니다. 위의 예에서는 변수에 로그 변환을 적용했지만 보다 일반적이었으며 Box 및 Cox 변환을 적용할 수 있었습니다[2]. 이 게시물의 끝에서 이러한 모든 변환을 수행 하 고 다음 캐러티 패키지의 preProcess 함수에 하나의 호출으로 PCA를 적용 하는 방법을 참조 하십시오. 정확해요! 종료되는 고유값 및 고유 벡터의 수는 데이터 집합에 있는 차원의 수와 같습니다. 위에서 본 예제에서는 2개의 변수가 있었기 때문에 데이터 집합은 2차원이었습니다. 즉, 두 개의 고유 벡터와 고유 값값이 있다는 것을 의미합니다. 마찬가지로 3차원 데이터 집합에서 세 쌍을 찾을 수 있습니다. 이제 어떤 자동차가 서로 유사한지 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 마세라티 보라, 페라리 디노, 포드 판테라 L은 모두 상단에 함께 클러스터.

이 모든 스포츠카이기 때문에 이것은 의미가 있습니다. 그러나 그것은 순진한 가정이 될 것입니다! PCA의 모양이 크게 변경 되었습니다., 이 샘플의 추가와 함께. 이 결과를 좀 더 자세히 고려할 때 실제로 는 완벽한 의미가 있습니다. 원래 데이터 집합에서는 PC1에 기여한 특정 변수(예: cyl 및 mpg) 간에 강한 상관 관계가 있어 이 축을 따라 그룹이 서로 분리됩니다. 그러나 추가 샘플로 PCA를 수행하면 동일한 상관 관계가 나타나지 않아 전체 데이터 집합이 왜곡됩니다. 이 경우 추가 샘플이 여러 면에서 극단적인 이상값이므로 효과가 특히 강합니다. 안녕하세요 매니쉬, 닥 vK 여기. 나는 당신의 기사를 사랑하지만, 하나의 질문이 있습니다. PC 분석을 위한 Python에서는 누락된 값이 대치되고 범주형 변수가 숫자로 변환되는 깨끗한 데이터를 사용했습니다. 파이썬에는 r에 사용되는 라이브러리와 유사한 라이브러리가 포함되어 있습니까? Fie 예제 / r 라이브러리 “Dummies”와 유사한 파이썬 코드는 무엇입니까? …

나는 r 코드와 유사한 파이썬 코드를보고 감사할 것입니다. 감사! 이 예제에서는 시작해야 할 변수가 4개뿐이므로 가변성의 87%를 설명하면서 2개의 변수로 줄이는 것이 좋습니다. 일반적으로 각 변수가 PCA의 경우 0으로 가운데에 있는 것은 각 주성분을 단순평균과 비교하기 때문에 유용합니다. 또한 각 변수의 배율에 대한 잠재적인 문제를 제거합니다. 예를 들어, 폭행의 차이는 6945이며 살인의 차이는 18.97에 불과합니다. 공격 데이터는 반드시 더 많은 변수가 아니다, 그것은 단순히 살인에 비해 다른 규모에. 주 성분은 원래 예측 변수의 정규화된 버전과 함께 제공됩니다. 이는 원래 예측 변수에 다른 축척이 있을 수 있기 때문입니다. 예: 갤런, 킬로미터, 광년 등으로 변수측정 단위가 있는 데이터 세트를 상상해 보십시오.

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