我试图为一个带有序号变量和名词变量的数据集(它们已经转换为数字变量)建立一个主成分分析模型(它们已经被转换为数字变量)，阅读关于subject people 使用心理的文章，因为PCA使用pearson相关性(解释和推荐比仅仅使用多脉络图要长得多，但它是选项之一)，所以我尝试使用多脉络图，并得到了错误：我正在寻找这个错误的原因，我可以找到两个答案，
浏览 6提问于2022-01-29得票数 0
我想使用networkx创建一个具有正或负度相关性的图。比如一个社交网络的图表，或者学术论文中的引用，等等。你能推荐一些功能吗？
浏览 0提问于2010-01-18得票数 2
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数据源页面这是否意味着我使用的数据集不适合于分类任务？有多少自变量应该与因变量相关，才能计算出“足够好”以供进一步分析？应该是热图，PCA还是别的什么？
我的GitHub代码
浏览 0提问于2019-06-04得票数 0
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在这个名为user_pages的表中，我最终得到了一堆可以转换为推荐引擎的原始数据。我所说的推荐引擎是什么意思--我想要分析历史数据，并能够根据一组查看过的页面来预测用户可能喜欢的下一个页面。假设在访问ID为4、9、15的页面后，访问ID为3的页面之间存在很强的相关性。如果用户访问的是页面4、9和15，那么引擎应该推荐页面3。
我想我已经有了创建它所需的所有数据输入代码。我如何写一些东西来分析页面的相关性数据(即几乎每个访问过页面5的人也访问了页面1)，并以某种方式使用
浏览 0提问于2011-05-04得票数 2
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划分特征并单独探索相关性是否很常见(例如，选择我的分类特征并使用卡方图，然后选择我的连续特征并使用方差分析？)
浏览 18提问于2020-06-03得票数 0
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我进入了数据分析阶段，为了更好地强调相关性，我需要在一幅图中显示多个维度。为每个数据点放置一个饼图将是最好的方法。在这里我找到了一个图形：
浏览 2提问于2020-12-07得票数 1
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我正在尝试做文本和从同一文本中提取的几个关键字(基于频率>200 )之间的相关性分析。从清理后的文本语料库中分析的关键字很少head(label)我正在尝试实现一个相关性矩阵
浏览 0提问于2016-12-07得票数 1
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运行Pandas分析报告，即使存在具有强相关性的有效数值变量，也不会生成相关图。下面的代码生成一个配置文件报告，其中的关联部分为空。
浏览 8提问于2019-06-20得票数 1
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但是，当我对大数据进行分析时，例如，当我使用10列的1亿条记录，从数据库表中读取它时，它不会完成，我的笔记本电脑内存不足，csv中的数据大小约为6 gb，我的RAM为14 GB，我的空闲使用量约为3-4但它并不能完全帮助分析。有没有办法将数据分块并读取，最终作为一个整体生成摘要报告？或使用此函数处理大型数据集的任何其他方法。
浏览 8提问于2019-05-08得票数 8
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金融工具集表示图的顶点集。对于任意一对顶点$i$和$j$，如果基于仪器$i$和$j$的价格波动的相关系数$C_{ij}$大于或等于指定的阈值$\theta (\θ∈)$，则将它们连接到图中。(参考文献)分布程度我想知道如何实现上述目标？我愿意了解市场的内部结构。
浏览 0提问于2018-01-28得票数 0
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良好的工作流基础示例
、、、
你能推荐一些关于摇滚乐基金会的好文章吗？如果它能提供一些关于这项技术的开源项目经验，那将是非常好的。我的未来项目将与WF和ASP.NET MVC3相关，因此我希望在开始项目之前获得一些经验。谢谢!编辑
了解更多关于WF4和流程图工作流程的信息将非常有帮助。谢谢!
浏览 8提问于2011-07-26得票数 2
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我认为肯定会有一些相关性，因为不那么复杂的程序(从我们所看过的很少的几个程序来看)在可达性方面似乎有“更好的”结果。
浏览 0提问于2011-11-17得票数 17
实际上，这与算法分析并没有很强的关系，但是由于我无法从Google获得一个重要的结果，我想得到一些意见。因此，双连接无向图的定义是一个连通图，它不会通过删除任何一个顶点(来自Wikipedia)而被分割成不连通的部分。但是我有一个顶点，删除了它的任何边，破坏了图的双相关性。我试图证明这样的图最多可以有2n-3边(其中n是顶点的数目)。
但是，我无法想象这样一个图，其中删除任何边破坏了双相关。我很困惑。这类无向图是否有一个特定的名称，其中删除一个边会破坏
浏览 2提问于2011-11-16得票数 0
你推荐哪种算法来找出从特定节点出来的所有路径可以到达的最近节点。图是有向无权重的。
我正在尝试分析控制流程图，当有'IF‘块时，我想找到“关闭”'IF’的块。
浏览 0提问于2010-04-02得票数 1
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我已经生成了一个基于皮尔逊相关性的相关性矩阵。基于这些信息，我想做一些回归分析。数据帧看起来是这样的：目前，我正在手动遍历相关矩阵，并选择特定的索引标签和列标签来生成regplot。但我认为这是违反直觉的，因为我可以遍历相关矩阵，选择特定的列和索引标签，并使用for循环同时生成多个正则图。所以我在想我可以做一个列表理解来追加列表中的每个索引和每个标签。
浏览 0提问于2021-11-26得票数 0
执行探索性数据分析是任何机器学习项目的第一步，我主要是用熊猫来使用内存中的数据集进行数据探索。但是我想知道如何进行数据清理，如何处理丢失的数据和数据离群点，单变量图，特征如何影响标签的密度图，相关性等等。我看过一些教程，其中他们使用星星之火过滤出基于规则的数据，并生成一个适合于内存的数据格式.最终，总有完全驻留在内存中的数据，但我想知道如何使用大数据集并执行探索性数据分析另一个挑战是可视化大数据进行探索性数据<
浏览 0提问于2018-08-03得票数 0
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c是对b的另一种深度测量，因此它与b有很高的相关性，与a有很好的相关性。此外，还有一些其他参数(数值特征)，其对a的依赖是非线性的(从背景知识和方格图分析)。这些特性与a没有很高的相关性，但对a有影响。
我正在建立一个基于上述知识的a预测模型。我认为多元线性回归并不是一个好主意，因为它是非线性的依赖关系。
浏览 0提问于2020-09-23得票数 1
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