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A01=fields[9] A03=fields[11]
但是，这将花费太长的时间，因为我想保存所有的零和 on ，以便以后可以通过Python运行PCA主成分分析( PCA )我想使用pandas，但不确定如何在这么多列中使用。
浏览 2提问于2016-03-25得票数 0
我正在尝试构建一个机器学习算法集成，第一个使用boosting算法，第二个使用堆栈算法。method="repeatedcv", number=10, repeats=3, algorithmList <- c('rpart', 'glm', 'knn', 'svmRadial')models <- c
浏览 6提问于2018-11-30得票数 0
我的database.Iam中有100幅图像，同时使用这100幅图像作为训练集和测试图像，我需要用特征脸(PCA)来做5 clusters.Iam的特征extraction.What数据，在matlab命令的语法：1.X值是多少？3.是否要给输入图像的权向量？X = []
srcFiles = dir('C:\Users\rahul\Desktop\tomorow\*.jpg'); % the fo
浏览 7提问于2014-06-26得票数 0
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可以通过使用数字标签的c=array来设置面部颜色，但对于边缘颜色则不是这样。fig, axs = plt.subplots(2, 2)axsaxs[0, 1].set_title('org.Data with LOF labels')
axs[1, 0].scatt
浏览 9提问于2020-05-31得票数 0
我用Python语言和其他相关软件包(如numpy、opencv、matplotlib等)编写计算机代码。
是否还有其他python或相关的包可以进行特征值分解并解决计算问题？
浏览 2提问于2021-04-22得票数 1
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我是否可以知道C++或PHP在运行PCA (主成分分析)方面是否更有效？我正在开发一个基于web的系统，用php上传图像，然后对图像进行处理，然后用PCA对图像进行分析，以确定图像是否与存储在数据库中的另一幅图像匹配。但是我想知道使用哪种语言(、C++或PHP或任何其他更好的替代)来实现更好的性能，以完成PCA任务。
tq~
浏览 1提问于2010-07-14得票数 0
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我有一个包含tweet的数据集，在对tweet进行预处理之后，我尝试对它们进行聚类： f = open('cluster'+str(cluster)+ '.csv', 'w') # create csv file
data = clusters.get_group(cluster)[['id
浏览 2提问于2022-03-20得票数 0
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多维数据k均值聚类后的主成分分析
、、、、
我有以下10个变量的数据集：我想用这个多维数据集来识别集群，所以我尝试使用以下代码来实现k均值聚类算法：results = pd.DataFrame(reduced_data,columns=['pca1','pca2'])
sns.scatterplot(x=&qu
浏览 9提问于2021-10-24得票数 1
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数据集的降维及其实现
、、、、
为了达到的state of the art，我想知道是否有一个实现，无论它是伪代码，c，java，matlab…几种算法，或者如果有一些项目已经实现了其中的一些算法
例如，我知道对于PCA，我们可以使用
浏览 0提问于2011-05-06得票数 1
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from sklearn.pipeline import Pipelinefrom sklearn.decomposition import PCAestimators = [('reduce_dim', PCA()), ('svm', SVC())]现在，根据定义，流水线表示一个串行进程。但是，如果我想在管道的同一级别上比较不同的算法，该怎么办？假设我想尝试PCA之外的
浏览 1提问于2016-07-28得票数 1
在将嵌入的聚类数据发送到随机森林分类器之前，先将PCA应用于数据集，然后将UMAP聚类应用于PCA数据，这是一个有效的过程吗？进程摘要：这是生成预测模型的有效过程吗？
浏览 0提问于2022-07-02得票数 2
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我从一个简单的算法开始，这是Logistic回归，但在应用我的logistic回归之前，我想做一个PCA。为了确定哪个组件的数量是最好的，我使用了带有逻辑回归的gridsearchCV，只使用了C参数和我选择组件数量的主成分分析。我得到的结果是，我在PCA中使用的组件越多，精度得分就越高。pca = PCA()pipe = Pipeline(steps=[('pca', pca
浏览 1提问于2020-10-26得票数 0
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韦卡的PCA跑得太久了
、、、
我试图使用Weka进行特征选择，使用PCA算法。AttributeSelection selector = new AttributeSelection();Ranker ranker = new Ranker();selector.setSearch(我的问题是：
浏览 8提问于2012-07-14得票数 10
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但是，由于PCA算法和其他算法一样，通常采用轴旋转来生成一些新的轴。我认为我不会在降维中使用PCA算法。因此，我计算了这些列(参数)之间的相关性，并过滤了那些具有高值和其他一些规则的人。因为我只做了一些参数过滤请评论一下，任何批评都是受欢迎的。
浏览 0提问于2017-03-21得票数 1
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我搜索了一下，发现PCA (主成分分析)是一种很好的获取blob定位的方法，通过向PCA算法提供所有的点坐标：
上面的直线是按照PCA算法给出的斜率绘制的，具有轻微的随机变化。import numpy as np
# I tried passing different se
浏览 2提问于2017-03-23得票数 1
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对pca算法进行了研究，发现pca算法可以选择出最有效的特征。1-Age 3-Tall5-Eye color
并希望使用"pca</
浏览 0提问于2019-04-28得票数 0
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假设我有9维和6000个样本的训练数据，我应用PCA算法学习学习PCA。X_std = StandardScaler().fit_transform(df1)result = pca.fit_transform
浏览 4提问于2016-11-29得票数 1
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我试图在R中对PCA进行在线编码，没有这种代码的现有实现，因此，它也可能对其他人有用。伪码可以找到 (算法1).到目前为止，我所做的如下： X_f<-norm(as.matrix(X),"f") lamb<-eigen(C)$values[1]
u&
浏览 6提问于2016-10-27得票数 1
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gender age_group c1 c2 c3 total_costF 65-c1, c2 and c3是模型的特征，是分类的(不是数字的)，可以有大约1000个不同的类别。
浏览 4提问于2018-01-12得票数 1
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