预处理 因为存在数值变量，所以必须对它们做一定的修正，建议所有数值变量具有相似的尺度，分布尽可能接近高斯分布。...名为mca_3d_df的数据集包含以下信息： 使用MCA方法降维后做的图： 模型创建的MCA空间和聚类（图片由作者提供） 哇，它看起来不太好…无法区分不同的聚类，可以说，这个模型还不够好，对吧？...获得PCA的组成成分； 3. 使用PCA组件，如轴和点的颜色来预测K-Prototype模型。 注意，PCA提供的组件与方法1： Kmeans相同，因为数据帧是相同的。...最后，得到了聚类的平均值和各个变量的重要性占比： 模型中变量的重要性占比，该表列出频度最高的聚类（图片由作者提供） 权重最大的变量是数值变量，根据这两个特征足以区分不同的聚类。...PCA空间和聚类（图片由作者提供） 在空间中有几个点，同一聚类种的点汇集到了一起，能很好地将它们与其他点区别开来，模型知道如何更好地识别它们。
该算法的目标是将现有数据点分类为几个集群，以便： 同一集群中的数据尽可能相似 来自不同集群的数据尽可能不同 每个集群由聚类中心表示，聚类中心是聚类数据点的平均值。...像素值的三维图 简单的例子 在我们对颜色数k使用各种值进行迭代之前，让我们使用k = 2来了解我们的目的。到本节末，我们希望图像只有2种颜色。...它从协方差矩阵计算出特征向量，然后将其称为主轴，并按称为解释方差百分比的特征值进行递减排序。然后将数据集居中并投影到形成主要成分（或分数）的主轴上。...RGB通道的主要组件 在每个颜色通道上执行PCA，从而得到PCA投影（或分数）和主成分（轴），它们都将是形状为220×220的矩阵形式。...在这里，我们提出两种选择方法，即： 使用最长垂直距离的方法 使用有限差分法和二阶导数 在PCA中，确定使用的PC数量首先要考虑解释方差，然后还要考虑图像大小减小的比例和减少颜色的数量，以分析它们与原始图像的相似性
下面是使用动画演示了在微调过程中嵌入的变化。这是通过对嵌入执行主成分分析(PCA)来实现的。这些嵌入是从处于不同微调阶段的模型及其相应的检查点生成的。...在本文中，我们将介绍如何创建这样一个动画，主要包括:微调、创建嵌入、异常值检测、PCA、Procrustes、创建动画。 微调 第一步是对预训练好的ViT模型进行微调。...为了简单起见我们使用了CIFAR-10数据集，其中包含6万张图像，分为10个不同的类别 微调代码很简单，我们这里主要就是在微调时增加日志记录 from transformers import TrainerCallback...在Spotlight中加载结果DataFrame如下: 创建动画 通过使用make_pca(…)和get_ood(…)函数对每个模型的检查点创建一个图表，它们分别生成代表嵌入的2D点并提取前8个异常值...2D点用对应于它们各自类别的颜色绘制。异常值是根据他们的分数排序的，最后的训练损失从CSV文件加载并绘制的线形图。 最后，图像使用imageio或类似的库编译成GIF。
在本文中，我们将讨论如何通过使用 R编程语言使用主成分分析来减少数据维度分析葡萄酒数据高维数据集的处理可能是一个复杂的问题，因为我们需要更高的计算资源，或者难以控制机器学习模型的过度拟合等。...因此，我们将尝试在它们上找到一条直线并投影数据点。（直线是一维的）。选择直线的可能性有很多。假设蓝色线将是我们的新维度。...自然，线上的点仍然比原始 2D 空间中的点更接近，因为您正在失去区分它们的维度。但在很多情况下，通过降维实现的简化超过了信息的损失，损失可以部分或全部重构。在我们之前的示例中，我们只有一个主成分。...原始特征通常显示出显着的冗余，这也是主成分分析在降维方面如此有效的主要原因。R语言主成分分析（PCA）葡萄酒可视化：主成分得分散点图和载荷图我们将使用葡萄酒数据集进行主成分分析。...数据数据包含177个样本和13个变量的数据框；vintages包含类标签。这些数据是对生长在意大利同一地区但来自三个不同栽培品种的葡萄酒进行化学分析的结果：内比奥罗、巴贝拉和格里格诺葡萄。
主成分分析简介 主成分分析（PCA）是一种广泛应用于机器学习的降维技术。PCA 通过对大量变量进行某种变换，将这些变量中的信息压缩为较少的变量。变换的应用方式是将线性相关变量变换为不相关变量。...数据标准化 在应用 PCA 之前，我们必须通过标准化将我们的数据转化为通用格式。这样做的目的是确保变量在内部保持一致，而不管它们的类型如何。...例如，如果数据集有两个变量，温度以摄氏度为单位，降雨量以厘米为单位。由于变量范围和单位不同，不建议按原样使用不同的变量，否则数量级不同的变量可能会导致模型对某些变量的偏差。...我们将保留前三个 PCs 并丢弃其余的。这将有助于通过去除噪声改善数据质量，并通过机器学习算法进行处理，在时间和内存使用方面效率更高。 8....右边的图像看起来比原始图像 RGB 更丰富多彩，这使得场景中的特征看起来更清晰，更容易区分。例如，由于颜色不同，农田可以更容易地与城市地区区分开来。
尽管许多DR方法已经在标准的数据分析管道中开发和实施，但它们很容易被误用，其结果在实践中经常被曲解。 本文为从业者提供了一组有用的指导方针，具体说明如何正确执行DR、解释其输出和交流其结果。...另一方面，如果混合数据集包含大量的分类变量，则可以使用MFA (multiple factor analysis)。该方法对数值变量采用PCA，对分类变量采用MCA，并通过对变量组的加权来结合结果。...处理分类或混合数据的另一种方法是对使用“最优量化（optimal quantification）”转换的变量执行PCA。...使用外部协变量的最简单和最常见的方法是将它们包含在DR可视化中——将它们的值编码为图形上相应点的颜色、形状、大小甚至透明度。...图7显示了对20个合成数据点的5个模拟距离表使用DiSTATIS。不同的颜色对应不同的数据点，不同的形状对应不同的距离。表之间的折中点用较大的菱形标记表示。
p=22492 降维技术之一是主成分分析 (PCA) 算法，该算法将可能相关变量的一组观察值转换为一组线性不相关变量。...在本文中，我们将讨论如何通过使用 R编程语言使用主成分分析来减少数据维度分析葡萄酒数据。...因此，我们将尝试在它们上找到一条直线并投影数据点。（直线是一维的）。选择直线的可能性有很多。 假设蓝色线将是我们的新维度。...原始特征通常显示出显着的冗余，这也是主成分分析在降维方面如此有效的主要原因。 R语言主成分分析（PCA）葡萄酒可视化：主成分得分散点图和载荷图 我们将使用葡萄酒数据集进行主成分分析。...数据 数据包含177个样本和13个变量的数据框；vintages包含类标签。这些数据是对生长在意大利同一地区但来自三个不同栽培品种的葡萄酒进行化学分析的结果：内比奥罗、巴贝拉和格里格诺葡萄。
我们需要一种从数据中提取有意义的特征的方法，例如基于不同颜色空间和 HOG 的特征。...训练分类器：我们将以两种不同的方式对训练数据进行多分类器训练：一对多策略（我们为每个类别训练单个 SVM，该类别的样本为正面样本，所有其他样本为负例），以及一对一策略（我们为每对类别训练一个 SVM）...好东西，我们是有抱负的机器学习专家！ 解析数据集 幸运的是，所选的数据集带有用于解析文件的脚本（更多信息可以在这个页面）。 我们对其进行了一些调整，并针对我们的目的进行了调整。...但是，如果您必须区分两个警告标志，那么颜色和形状根本无法帮助您，并且您将需要提供更复杂的特征。...在这个颜色空间中，交通标志最明显的特征可能是色相（颜色或色度在感知上的相关描述），可以更好地区分不同标志类型的配色方案。
由于QDA和RDA是相关技术，我不久将描述它们的主要属性以及如何在R中使用它们。 线性判别分析 LDA是一种分类和降维技术，可以从两个角度进行解释。...与PCA类似，LDA可用作降维技术。请注意，LDA的转换本质上与PCA不同，因为LDA是一种考虑结果的监督方法。 数据集 为了举例说明线性判别分析，我们将使用音素语音识别数据集。...然而，聚类表明可以非常好地区分彼此充分不同的音素。 我们还可以使用plot.lda函数绘制训练数据到所有判别变量对的映射，其中dimen参数可用于指定所考虑的维数： ?...LDA作为分类器 如前所述，LDA的好处是我们可以选择用于分类的规范变量的数量。在这里，我们仍将通过使用多达四个规范变量进行分类来展示降级LDA的使用。...由于具有四维的LDA获得最大精度，我们将决定使用所有判别坐标进行分类。 为了解释模型，我们可以可视化 分类器的性能： ? 在图中，预期的音素以不同的颜色显示，而模型预测通过不同的符号显示。
运行后结果显示三类花卉名字为： 为了更好地理解这个数据集，可以使用matplotlib进行可视化图形显示，用三种颜色表示三种花卉，并绘制一幅散点图。x表示萼片的长度，y轴表示萼片的宽度。...由上图可见，紫色的点形成一簇，与其他点明显区分开了。由此可见以萼片的长宽来进行区分可以将山鸢尾花明显的和其他的两类品种区分开来。...，得到了三个不同的簇： 上面是二维的分析，然后进行分类绘制的二维分类图。...下面通过主成分分析法（PCA）进行主成分分析，把四维减少到三维，并对得到的结果绘制为3D散点图。...使用萼片和花瓣的测量数据来描述数据集中各个鸢尾花卉的特点scikit-learn库的fit_transform( )函数用来降维的，它属于PCA对象。
支持向量机除了提供简单的线性分离之外，还可以通过应用不同的核方法进行非线性分类。参数设置也是SVM更好地工作的另一个重要因素。通过适当的选择，我们可以使用支持向量机来处理高维数据。...本文旨将使用Scikit-learn库来展示每个核函数以及如何使用不同的参数设置。并且通过数据可视化进行解释和比较。...尽管你可能不是这些口袋怪物的粉丝，但它们的属性很容易理解，并且有各种各样的特征可供使用。 Pokemon的属性，如hp，攻击和速度，可以作为连续变量使用。...尽管这两个类并没有完全分离，但在本文中对每个内核函数进行实验还是很有用的。 下一步是在三维空间中获得更多细节。让我们将PCA组件的数量更改为三个。这是3D散点图可以显示的最大数字。...预测概率等值线图与其他核的预测概率等值线图完全不同。并且等高线图的颜色不在它对应的数据点下面。最主要的是当改变参数值时，结果没有模式可循。 但是我个人认为，这并不意味着这个内核很糟糕或者应该避免使用。
相关的预测变量不会破坏回归拟合。 但是，在许多情况下，执行类似于PCA的分解要明智得多。 今天，我们将 在Arcene数据集上执行PLS-DA， 其中包含100个观察值和10,000个解释变量。...让我们开始使用R 癌症/无癌标签（编码为-1 / 1）存储在不同的文件中，因此我们可以将其直接附加到完整的数据集，然后使用公式语法来训练模型。...哪种蛋白质/ MS峰最能区分患者和健康患者？ 关于预处理，我们将使用preProc参数以精确的顺序删除零方差预测变量，并对所有剩余的变量进行标准化。...我们将使用resamples编译这三个模型，并借用ggplot2的绘图功能来比较三种情况下最佳交叉验证模型的50个准确性估计值。 显然，长时间的RF运行并没有转化为出色的性能，恰恰相反。...总而言之，我们将使用PLS-DA和PCA-DA中预测的变量重要性（ViP）确定十种最能诊断癌症的蛋白质。 上面的PLS-DA ViP图清楚地将V1184与所有其他蛋白质区分开。
相关的预测变量不会破坏回归拟合。 但是，在许多情况下，执行类似于PCA的分解要明智得多。 今天，我们将 在Arcene数据集上执行PLS-DA， 其中包含100个观察值和10,000个解释变量。...让我们开始使用R 癌症/无癌标签（编码为-1 / 1）存储在不同的文件中，因此我们可以将其直接附加到完整的数据集，然后使用公式语法来训练模型。...哪种蛋白质/ MS峰最能区分患者和健康患者？ 关于预处理，我们将使用preProc参数以精确的顺序删除零方差预测变量，并对所有剩余的变量进行标准化。...我们将使用caret :: resamples编译这三个模型，并借用ggplot2的绘图功能来比较三种情况下最佳交叉验证模型的50个准确性估计值。...总而言之，我们将使用PLS-DA和PCA-DA中预测的可变重要性（ViP）确定十种最能诊断癌症的蛋白质。 上面的PLS-DA ViP图清楚地将V1184与所有其他蛋白质区分开。
相关视频 这带来许多优点： 预测变量的数量实际上没有限制。 相关的预测变量不会破坏回归拟合。 但是，在许多情况下，执行类似于PCA的分解要明智得多。...今天，我们将 在Arcene数据集上执行PLS-DA， 其中包含100个观察值和10,000个解释变量。...让我们开始使用R 癌症/无癌标签（编码为-1 / 1）存储在不同的文件中，因此我们可以将其直接附加到完整的数据集，然后使用公式语法来训练模型。...哪种蛋白质/ MS峰最能区分患者和健康患者？ 关于预处理，我们将使用preProc参数以精确的顺序删除零方差预测变量，并对所有剩余的变量进行标准化。...总而言之，我们将使用PLS-DA和PCA-DA中预测的变量重要性（ViP）确定十种最能诊断癌症的蛋白质。 上面的PLS-DA ViP图清楚地将V1184与所有其他蛋白质区分开。
以下是seaborn提供的一些功能： 面向数据集的API，用于检查多个变量之间的关系 专门支持使用分类变量来显示观察结果或汇总统计数据 可视化单变量或双变量分布以及在数据子集之间进行比较的选项 不同种类因变量的线性回归模型的自动估计和绘图...这些数据集没有什么特别之处; 它们只是pandas数据帧，我们可以用pandas.read_csv加载它们或手工构建它们。许多示例使用“提示”数据集，这非常无聊，但对于演示非常有用。...请注意我们如何仅提供数据集中变量的名称以及我们希望它们在绘图中扮演的角色。与直接使用matplotlib时不同，没有必要将变量转换为可视化的参数（例如，用于每个类别的特定颜色或标记）。...（适当使用颜色对于有效的数据可视化至关重要，而seaborn 对定制调色板有广泛的支持）。...或者您可以阅读官方教程，深入讨论不同的工具以及它们的设计目标。如果您有一个特定的情节并想知道如何制作它，您可以查看API参考，该参考记录每个函数的参数并显示许多示例来说明用法。
在本文中，我们将探讨特征工程的不同方式（将原始颜色值进行展开）如何有助于提高卷积神经网络的分类性能。...这为我们提供了一个独特的特征工程机会。我们可以不使用原始的RGB颜色值，而是研究数据集对特定颜色空间的适应度是否有助于并改进我们最终结果指标。...灰度图像不仅仅是对 RGB 进行简单的平均，而是对其进行轻微不平衡的加权。本文使用使用 scikit-image 的 rgb2gray 来执行这个转换。...特征的相关性 在继续我们的下一部分研究之前(即测试这些颜色操作是否能帮助卷积神经网络对10个目标类进行分类)，让我们快速地看看这些新的颜色值是如何相互关联的。...首先，将它们各自对测试集的预测画在一起，比较这些不同的模型预测相同值的方式。
让我们总结一下 PCA 的基本作用：假设我们有两个看起来相关的变量。通过使用这些变量的特征向量和特征值最大化方差，我们可以将它们转换为主成分。在此特定示例中，PCA 很好地识别了此关系的主要方向。...因此，要全面了解矩阵A并最终计算出向量S，需要通过一系列步骤进行逆运算。这些连续的逆运算构成了 ICA 算法的三个阶段，现在将对其进行更详细的分析。 3....ICA 算法 在进行 R 中的实际演示之前，了解算法的三个步骤很重要。该算法的目标是执行向量 X 与矩阵 A 的乘法。矩阵 A 由三个组成部分组成，它们是不同因素之间相乘相互作用的结果： 3.1....总之，该算法采用测量并围绕 theta 执行旋转，通过使用方差 sigma 1 和 2 进行拉伸，最后围绕 Phi 旋转。以下幻灯片总结了这些步骤的数学背景以供参考。...如您所见，我们可以仅使用两个角度和数据的方差来确定逆矩阵 A，这实际上是我们处理 ICA 算法所需的全部。进行测量、旋转和缩放它们。最后，我们再次旋转它们以获得最终尺寸。 4.
PCA是降维的一种方法，GWAS分析中经常作为协变量矫正群体分层，很多软件可以分析PCA，这里介绍一下使用plink软件和R语言，进行PCA分析，并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。...可以看到，三个品种在PCA图里面分的比较开，C品种的有两个A和B的点，应该是异常数据。...然后使用R语言，计算PCA，并绘制PCA图。...： 这段R代码的主要目的是读取基因数据，进行主成分分析（PCA），并绘制二维和三维的PCA图来可视化数据的结构。...aes(x=X1, y=X2,color=Gen) 指定x轴为 X1，y轴为 X2，颜色根据 Gen 列进行区分。 geom_point(size=2) 绘制散点图，点的大小为2。
从 2000 年代中期到后期，人脸跟踪的研究重点从如何对人脸进行参数化转向如何设定和优化跟踪算法的目标。 应用了机器学习社区的各种技术，并获得了不同程度的成功。...这些变量与比例尺和旋转矩阵有关，如下所示： 下图说明了 Procrustes 分析对原始带标注的形状数据的影响的可视化。 每个人脸特征都以独特的颜色显示。...在patch_models::calc_peaks函数中执行完全相同的过程，另外的步骤是重新使用参考帧和图像帧中当前形状之间的计算相似度变换来对检测到的人脸特征进行非标准化处理，并将其适当放置在图片中。...它使用这三个类的函数来实现跟踪。 timer变量是fps_timer类的实例，可跟踪调用face_tracker::track函数的帧速率，可用于分析效果补丁和形状模型配置对算法的计算复杂性 。...此外，通过稍微改变参数，我们可以推断数据并获得与所需值相似的值。 感受 PCA 为了了解 PCA 如何帮助我们改善脸部模型，我们将从活动形状模型开始并测试一些参数。
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