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回答
Caret/CaretEnsemble:用于回归的错误模型类型
、
、
、
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
。当我尝试创建我的模型时,我得到以下错误:以下是我的
代码
:library(caret)method="repeatedcv", number=10, repeats=3, algorithmList <-
c</
浏览 6
提问于2018-11-30
得票数 0
1
回答
Python散点图边颜色(按标签)
、
、
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,
浏览 9
提问于2020-05-31
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1
回答
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=['
pca
1','
pca
2']) sns.scatterp
浏览 9
提问于2021-10-24
得票数 1
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1
回答
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
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3
回答
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.setSear
浏览 8
提问于2012-07-14
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1
回答
R中的在线
PCA
、
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]
浏览 6
提问于2016-10-27
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1
回答
在matlab中,给出了哪些图像数据用于K均值聚类?
、
、
、
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');
浏览 7
提问于2014-06-26
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1
回答
向
PCA
添加新的向量新的空间数据python
、
、
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
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1
回答
如何利用MATLAB中的
pca
函数来选择有效的特征?
、
、
、
、
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"
浏览 0
提问于2019-04-28
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1
回答
非常大的医学图像矩阵(例如CT图像的像素物理坐标)的特征值分解
、
、
、
、
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
1
回答
C
++与PHP在
PCA
上的性能
、
、
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
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3
回答
PCA
分析后的特征/变量重要性
、
、
、
、
我已经对我的原始数据集执行了
PCA
分析,并且从由
PCA
转换的压缩数据集中,我还选择了我想要保留的PC数量(它们几乎解释了94%的方差)。现在我正在努力识别原始特征,这些特征在简化的数据集中很重要。下面是我的
代码
:
pca
=
PCA
(n_components=8)projection=
pca
.transform(scaledDa
浏览 3
提问于2018-06-11
得票数 55
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1
回答
如何用k表示和tweet的数据集来绘制集群?
、
、
、
、
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
1
回答
为什么主成分分析给了我截然不同的结果?
、
、
、
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 dif
浏览 2
提问于2017-03-23
得票数 1
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1
回答
输出ELKI
PCA
结果作为文本
我可以使用ELKI对我的输入数据集进行
PCA
并将转换集作为文本文件吗?文件的输出格式并不重要。也许通过过滤器的结果的
算法
会是一种方便的功能?由于我对
代码
一点也不满意,也许有人可以告诉我我需要采取哪些步骤来实现这样的东西。
浏览 2
提问于2016-06-02
得票数 0
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1
回答
opencv和matlab的特征值是不同的,为什么?
、
、
我正在尝试一个
PCA
的例子,我发现使用MATLAB的特征值与使用OpenCV的值是不同的,而特征向量是相同的。有人知道为什么吗?这两种
算法
有什么区别?我的MATLAB
代码
如下: [covEigvec, ~,covEigval] = princomp(a, 'econ
浏览 6
提问于2014-08-26
得票数 1
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1
回答
GridSearchCV结果与直接应用的默认模型不同。
、
、
、
、
alg = sk.svm.SVC(probability=True, gamma='auto')📷model=sk.svm.SVC() } clf = GridSearchCV(model, para
浏览 0
提问于2018-05-31
得票数 3
1
回答
为什么我需要在主成分分析中标明要保留的元件数?
、
、
我发现要使用
pca
,有必要在开始时指出要保留的组件数量,如下一段
代码
所示:model =
pca
(n_components=3, normalize=True) 有没有什么方法可以只表示方差,并让
算法
给出最重要的分量?
浏览 9
提问于2021-02-15
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1
回答
Python OpenCV在转换后无法正确显示图像
、
、
、
、
今天我试图压缩下面的图像,在Python中使用sklearn的
PCA
算法
。因为图像是RGB (3个通道),我首先对图像进行了整形,使其变为2D。然后,应用
PCA
算法
对图像进行压缩。对图像进行压缩后,对
PCA
变换进行反演,将近似(解压)后的图像恢复到原来的形状。我的
代码
如下:import cv2 image_filepath = 'b
浏览 2
提问于2021-03-23
得票数 0
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2
回答
对python中的聚类分类数据执行多维缩放(MDS)
、
、
、
我目前正在对来自Kaggle的银行营销数据集的分类属性进行聚类。我已经用kmodes创建了三个集群: 输出: 集群 _ df 现在,我想将集群的每一行可视化为投影或点,这样我就可以得到某种类型的图像: 所需的可视化 我正在经历一段艰难的时间。对于分类数据,我得不到欧几里德距离,对吗?这没有任何意义。那么,有没有可能创建这种想要的可视化呢?
浏览 66
提问于2021-03-01
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