Публикации по теме 'factor-analysis'
Алгоритм анализа основных компонентов в реальной жизни: обнаружение закономерностей в наборе данных о недвижимости
Использование PCA для уменьшения размерности и визуализации шаблонов в Python
Анализ главных компонентов, сокращенно PCA, - это метод обучения без учителя, используемый для выявления основных закономерностей в данных.
В этой статье мы рассмотрим, как PCA работает с реальным примером агента по недвижимости, который хочет понять, почему закрытие некоторых из их списков занимает слишком много времени, и как мы можем использовать PCA для кодирования меньшего набора данных. .
Ваша..
Снижение размерности с помощью факторного анализа
Введение:
Самая большая проблема с алгоритмами машинного обучения - переоснащение. Вы всегда можете найти сверхсложные способы моделирования или создания наборов данных для обучения и проверки, но переобучение всегда будет появляться в конце, что вас сильно расстраивает. Чтобы решить эту проблему, вам необходимо подготовить набор входных данных только с теми переменными, которые являются информативными и не имеют перекрывающейся информации. При расшифровке различных шаблонов данных..
Полные методы выбора признаков 4–2 Корреляционный анализ
Обобщить математическую интуицию и продемонстрировать корреляцию, мультиколлинеарность и исследовательский факторный анализ для выбора признаков
Полные методы выбора функций
Статистическое тестирование и анализ Корреляционный анализ Уменьшение размера Управляется моделью
Корреляция и причинность
Корреляция — это мера связи между значениями двух переменных, если связь можно аппроксимировать линией, то это линейная корреляция и ее можно представить в..
АНАЛИЗ ФАКТОРОВ - ДЕТЕКТОР МОЙ ML OREO
«Красота привлекает внимание, а личность - сердце». Эти строки изображают важность вещей, которые выходят за рамки нашего видения. А как насчет алгоритма машинного обучения, который находит информацию о внутренней красоте, такой как мое сердце, которое находит сливочный слой Oreo, несмотря на неаппетитное хрустящее печенье снаружи?
ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ
Факторный анализ - один из алгоритмов машинного обучения без учителя, который используется для уменьшения размерности. Этот алгоритм..
Вопросы по теме 'factor-analysis'
Диаграмма Венна из списка кластеров и сопутствующих факторов
У меня есть входной файл со списком ~ 50000 кластеров и наличием ряда факторов в каждом из них (всего ~ 10 миллионов записей), см. меньший пример ниже:
set.seed(1)
x = paste("cluster-",sample(c(1:100),500,replace=TRUE),sep="")
y = c(...
11106 просмотров
schedule
25.05.2022
Ошибка при проведении факторного анализа
Я делаю факторный анализ с 500 переменными и 1316 записями. Я получаю следующую ошибку:
Error in solve.default(cv) :
system is computationally singular: reciprocal condition number = 2.5024e-18
Синтаксис, который я использую:...
1051 просмотров
schedule
12.05.2023
Запуск факторного анализа с использованием функции разделения в R
У меня есть следующий набор данных:
MKT econ_unemp econ_gas open
504 0.0743088 3.461 38
504 0.0740673 3.448 38
504 0.0740673 3.455 38
504 0.0740673 3.42 38
504 0.072682 3.391 38
505 0.0692244 3.345 38
505 0.0692244...
404 просмотров
schedule
09.10.2022
Редактировать выходные данные факторного анализа (R)
Я работаю над проектом, который включает в себя проведение факторного анализа. Вот кусок примера кода:
fit <- factanal(mtcars, 2, rotation="varimax")
print(fit, digits=4, cutoff=.3, sort=TRUE)
Вывод для этого кода слишком длинный....
68 просмотров
schedule
13.01.2023
Вычисление собственных значений из sklearn.decomposition.FactorAnalysis
Я пытаюсь выполнить факторный анализ, используя sklearn.decomposition.FactorAnalysis. Я вижу здесь , что для аналогичного sklearn.decomposition.PCA собственные значения - это просто атрибут .explained_variance_ , но FactorAnalysis не имеет этого...
50 просмотров
schedule
26.03.2023