問題タブ [linear-discriminant]
For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
r - R: 3 つのクラスの場合、LDA のしきい値を計算するにはどうすればよいですか?
3 つのクラスの判別分析の結果は、2 つの判別関数LD1とLD2です。
2 クラスの場合、判別関数LD1は 1 つであり、判別のしきい値は次のように計算できます。
M1はクラス 1 のLD1推定値の平均値で、クラス 2 のM2は推定値です。
LD1とLD2を使用して、3 つのクラスの場合の識別のしきい値を計算する方法を理解するのを手伝ってください。
言い換えれば、グラフ上のこれらのしきい値線の方程式をどのように見つけることができますか?
このプロットのコードは、ここから取得されましたR: ggplot2 での線形判別分析の事後分類確率のプロット
scikit-learn - scikit-learn を使用した PCA および LDA の結果
私はこの結果について本当に混乱しています..2つのクラスの同じデータセットとPCAとLDAからの結果..それは合理的ですか、それとも何かが間違っている可能性がありますか?
ご回答ありがとうございます。
r - 座標軸に線形判別関数をプロットする方法は?
y の判別関数がありますが、データと共に座標軸 (x1、x3) にプロットする必要があります。Rでそれを行うにはどうすればよいですか？
min13[,1] は x1、min13[,3] は x3 です。データ ポイントのプロットに判別関数をプロットするにはどうすればよいですか? ご協力いただきありがとうございます！
python - sklearn RFECV を使用して、推定器をフィッティングする前に次元削減ステップに渡す最適な機能を選択する方法
KNN を使用して推定器をフィッティングする前に、sklearn RFECV メソッドを使用して、次元削減のために LinearDiscriminantAnalysis(n_components=2) メソッドに渡す最適な機能を選択するにはどうすればよいですか。
このコードから次のエラーが発生します。このコードを LinearDiscriminantAnalysis() ステップなしで実行すると機能しますが、これは私の処理の重要な部分です。
r - 増加する累積ループの結果を R の単一のデータ フレームとして出力する
R で主成分分析の結果に対して最小判別分析を実行しており、累積変動の特定のしきい値を表す PC の最小数に基づいて、使用する適切な PC の数を計算しています。いくつかの以前の研究の方法論に従って、最高の再分類率。
ループを使用してさまざまな累積 PC 数の再分類率を計算していますが、RMarkdown レポートの data.frame として出力したいと考えています。これは私が使用しているコードです。
このコードtrainingframeにはトレーニング データセットがありlocus、lda が分類する対象のカテゴリ変数です。最初の列は遺伝子座であるため選択されていません。元のデータを提供することはできませんが、これは、多数の変数の主成分と、分類に関心のあるいくつかのカテゴリ変数を含むデータセットで再現可能である必要があります。
これは、スクリプトから取得した結果です。
ただし、ご覧のとおり、印刷された結果は、すべての分析の結果を含む 1 つのデータ フレームではなく、結果ごとに多数の独立したデータ フレームを印刷します。
私が作りたいのは、次のようなdata.frameです...
上記のコードを書き直して、ここに示されている最後のデータ フレームを生成する方法を見つけようとしています。