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主成分分析で

主成分に投影されたデータが、なぜ主成分固有ベクトルに対応する固有値によって分散するのか疑問に思いました。

教科書に説明がありません。

私は Python の初心者で、主成分分析 (PCA) を一連の画像に適用しようとしています。PCAを実行できるように、画像をマトリックスに入れたいです。私はまだ始めたばかりですが、エラーが発生しています。

それは与えますAttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'

誰でも助けることができますか？

詳細なチュートリアルへのリンクをいただければ幸いです

私はSASで次のように書いています：

各 ID の主成分の値を一覧表示する方法はありますか? 私が受け取る出力は、要約統計 (つまり、最大値と最小値) と相関関係だけです。

私はprincipal-componentsIncanter の関数を使用して PCA を実行しようとしましたが、それを使用するのに軌道に乗っていないようです。PCA チュートリアルからオンラインでいくつかのサンプル データを見つけて、それを練習したいと思いました。

PCA を実装する最初の試みで、ベクトルを Incanter の行列関数に渡そうとしましたが、あまりにも多くの引数を渡していることに気付きました。この時点で、上記で定義したネストされたベクトル構造を試すことにしましたが、このルートは避けたいと思います。

dataIncanter の function への入力として受け入れられるように、マトリックス (Incanter) に変換するにはどうすればよいでしょうかprincipal-components。簡単にするために、新しい行列を fooMatrix と呼びましょう。

この行列 fooMatrix が作成されると、次のコードが機能して最初の 2 つの主成分が抽出されます。

次に、データを主成分に射影することができます。

pandas データフレームのデータから主成分分析を計算するにはどうすればよいですか?

JavaでPCAを行うために配列で乗算を達成しようとしています

平均を計算し、各 x 値からそれを差し引きました。次に、共分散を見つける必要があります。

したがって、特定の配列内のすべての組み合わせを乗算する必要があることを見つけるために

すべての可能な製品のマトリックスを構築する方法は?

サブセットを取って乗算することで問題が解決するかどうか?

最大の分散を持つ軸へのポイントの投影のアイデアを示すプロットがあります。のコードをR以下に貼り付けます。このプロットを で再現する方法の最初のポインタが必要ggplot2です。