3. 数据质控 - PCA、热图 rm(list = ls()) load(file = "step1output.Rdata") load(file = "step2output.Rdata") #输入数据：exp（表达矩阵）和group_list（分组信息） #Principal Component Analysis（PCA图，主成分分析图） #PCA代码来源：http://www.sthda.com/english/articles/31-princ
1.基本原理 PCA是机器学习和统计学领域一类特征降维算法。由于样本数据往往会有很多的特征，这会带来以下挑战： 样本的维度超过3维则无法可视化； 维度过高可能会存在特征冗余，不利于模型训练，等等； 而PCA的目的就是在降低特征维度的同时，最大程度地保证原始信息的完整。 2.案例 点击查
前期处理：https://www.jianshu.com/p/fef17a1babc2 #可视化对每个主成分影响比较大的基因集 001、 dat <- pbmc[["pca"]]@feature.loadings ## 数据来源 dat[1:3, 1:3] dat <- dat[order(-dat[,1]),][1:29,1] dat <- as.data.frame(dat) da
前期处理参考：https://www.jianshu.com/p/fef17a1babc2 001、 dat <- pbmc[["pca"]]@cell.embeddings ## 绘图数据 dat[1:3, 1:3] plot(dat[,1], dat[,2]) ## 绘图 标准结果：
PA-Fitness 一、数据集/数据预处理 1、原始数据集：姓名，年龄，性别，多久运动一次？运动对您的重要性？您当前的健康水平？买过运动器材吗？... （https://www.kaggle.com/datasets/nithilaa/fitness-analysis）可在这个网站下载 2、处理后的数据集：男女分开（对应代码如下） # Importing Libraries and
在学习的过程中碰到的机器学习基础题： 第一题： A.增加模型复杂度，模型在测试集上的准确率就能更好（错，会出现过拟合，在训练集上效果更好，在测试集上，效果变差） B.L2正则化的解通常是稀疏的，L1正则化可以使得参数趋向于更平滑（错，说反了，L2正则化平滑，L1稀疏） C.对于PCA，我们应该选择是的模型
高斯噪音（Gaussian noise） a kind of signal noise that has a probability density function (pdf) equal to that of the normal distribution (which is also known as the Gaussian distribution). the values that the noise can take are Gaussian-distributed. (fro
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26672 原文出处：拓端数据部落公众号 在这个项目中，我讨论了如何使用主成分分析 (PCA) 进行简单的预测。 出于说明目的，我们将对一个数据集进行分析，该数据集包含有关在 3 个不同价格组内进行的汽车购买信息以及影响其购买决定的一组特征。 首先，我们将导
为什么会出现过拟合？ 所谓的过拟合，就是模型在训练集上表现优异，但是其泛化能力差，在测试集以及实际环境中表现不好。 之所以出现过拟合，就是在训练模型的时候，掺杂了一些与目标相关性较弱的特征，这些特征扭曲了模型的参数，如果模型过分依赖这些特征，那么在实际环境中，这些无关参数可能导致
一、概述 案例：使用PCA发现轮廓的中心点位置及轮廓方向 PAC API介绍： PCA(InputArray data, InputArray mean, int flags, int maxComponents = 0);data：输入数据，一般是轮廓点集合mean：数据均值如果为空则自动计算flags：数据的提供方式，分为行和列两种maxComponents：保留多少特
简介 数据降维， 是指在某些限定条件下，降低随机变量个数，得到一组不相关主变量的过程 作用： 实现数据可视化 减少模型分析数据量，提升处理效率，降低计算难度 如何实现？ 使投影后数据的方差最大，因为方差越大数据也越分散 计算过程： 原始数据预处理（标准化 \(\mu = 0, \sigma = 1\)） 计算协方
主成分分析 主成分分析（Principal Components Analysis，PCA）是一种数据降维技术，通过正交变换将一组相关性高的变量转换为较少的彼此独立、互不相关的变量，从而减少数据的维数。 其主要流程如下： （1）对原始数据进行标准化处理 （2）计算样本相关系数矩阵 （3）求相关系数矩阵的特征值和相应的特征
学tranformers的时候记得一种什么~~~流的降维方法，经过查看 链接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxOTU5NTU4MQ==&mid=2247489739&idx=1&sn=c766511d71bd9ffcd17fb29536f59ca4&chksm=9bc5f099acb2798f5443ae6fccfedaf333c125dd723d4670dc32b8733ed1c665b8824e9e99f8&scene=
背景与原理： PCA（主成分分析）是将一个数据的特征数量减少的同时尽可能保留最多信息的方法。所谓降维，就是在说对于一个$n$维数据集，其可以看做一个$n$维空间中的点集（或者向量集），而我们要把这个向量集投影到一个$k<n$维空间中，这样当然会导致信息损失，但是如果这个$k$维空间的基底选取的足
作者：韩信子@ShowMeAI 教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/34 本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/198 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 引言 在互联网大数据场景下，我们经常需要面对高维数据，在对这些数据做分析和可视化的时候，我们通常会面对
动机 GAN 中的生成器通常以随机采样的潜在向量 z 作为输入，生成高保真图像。通过改变潜在向量 z，我们可以改变输出图像。 然而，为了改变输出图像中的特定属性（例如头发颜色、面部表情、姿势、性别等），我们需要知道移动潜在向量 z 的特定方向。 以前的一些文章试图以监督的方式解释潜在
在RNA-seq中，主成分分析（PCA）是最常见的多元数据分析类型之一，这期主要介绍一下利用已有的表达差异数据如何分析，别着急，见下文。 1. 前言 1. 相关背景 在RNA-seq中，主成分分析（PCA）是最常见的多元数据分析类型之一。基因表达定量后获得了各样本中所有基因的表达值信息，随后我们通常会
第八章 降维 文章目录 第八章 降维前言一、思维导图二、主要内容1、维度的诅咒2、降维的主要方法3、PCA4、内核PCA5、LLE6、其他降维技术 三、降维技术四、总结 前言 我们模型的训练的时候会遇到很多由维度（特征）带来的困难，例如维度太多导致训练速度变慢，训练数据有很多无
factoextra 包 1 PCA Principal Component Analysis 2 CA Correspondence Analysis 3 MCA Multiple corespondence Analysis 4 MFA Multiple Factor Analysis 5 HMFA Hierachical Multiple Factor Analysis 6. FAMD Factor Analysis of Mixed Data 如 1 PCA 部分 librar
【STC单片机】PCA-3路PWM波形示例演示 本示例采用的是STC官方所给的《STC15系列库函数与例程测试版V2.0》里面的示例程序，测试的芯片型号：STC15W408AS。自制的开发板，采用外部晶振16MHz。《【开源分享】自制STC15W408AS开发板》 使用逻辑分析仪实时采集的P25、P26、P27引
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25067 原文出处：拓端数据部落公众号 本文描述了如何 使用R执行主成分分析 ( PCA )。您将学习如何 使用 PCA预测 新的个体和变量坐标。我们还将提供 PCA 结果背后的理论。 在 R 中执行 PCA 有两种通用方法： 谱分解 ，检查变量之间的协方差/相关
1 手写实现PCA import numpy as np class PCA(): # 计算协方差矩阵 def calc_cov(self, X): m = X.shape[0] # 数据标准化，X的每列减去列均值 X = (X - np.mean(X, axis=0)) return 1 / m * np.matmul(X.T, X) def pca(self, X, n
降维（Dimensionality Reduction） 是机器学习中的一种重要的特征处理手段，它可以减少计算过程中考虑到的随机变量（即特征）的个数，其被广泛应用于各种机器学习问题中，用于消除噪声、对抗数据稀疏问题。它在尽可能维持原始数据的内在结构的前提下，从原始和噪声特征中提取潜在特征或在保持结
小白入门机器学习：PCA-LDA人脸识别这回事 1.人脸识别这回事1.1我们是怎样认出一张脸的1.2机器该如何认出一张脸1.3我们该如何“教”机器认出一张脸 2.理论:LDA与PCA这回事2.1数学基础2.1.1数据预处理2.1.2 利用投影来实现降维2.1.3 寻找最佳降维方向2.1.4协方差与协方差矩阵
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24671 原文出处：拓端数据部落公众号 在本文中，我解释了基本回归，并介绍了主成分分析 (PCA) 使用回归来预测城市中观察到的犯罪率。我还应用 PCA 创建了一个回归模型，用于使用前几个主成分对相同的犯罪数据进行建模。最后，我对两种模型的结果进行了比较，看看
