«biplot» 태그된 질문

Biplot은 주로 주성분 분석 (및 관련 기술)의 결과를 표시하는 데 사용됩니다 . 구성 요소 로딩 과 구성 요소 점수를 동시에 보여주는 이중 또는 오버레이 산점도 입니다. 나는 오늘 @amoeba에 의해 biplot 좌표가 어떻게 생성 / 확대되는지에 대한 질문에 대한 나의 의견에서 벗어나는 대답을 주었다고 알려졌다. 그의 대답 은 몇 가지 …

38 pca  multivariate-analysis  svd  correspondence-analysis  biplot 

주요 구성 요소 분석의 결과를 요약 테이블보다 더 많은 통찰력을 제공하는 방식으로 시각화 할 수 있습니까? ~ 1e4와 같이 관측 수가 많을 때 가능합니까? 그리고 R [다른 환경에서도 환영]에서 할 수 있습니까?

31 r  data-visualization  pca  biplot 

나는이 훌륭한 튜토리얼 : R을 사용한 통계 분석 핸드북을 보았습니다. 13 장. 주요 구성 요소 분석 : R 언어로 PCA를 수행하는 방법에 대한 올림픽 헵타 슬론 그림 13.3의 해석을 이해하지 못합니다. 그래서 첫 번째 고유 벡터와 두 번째 고유 벡터를 플로팅하고 있습니다. 그게 무슨 뜻이야? 첫 번째 고유 벡터에 해당하는 …

30 r  pca  data-visualization  interpretation  biplot 

인터넷을 광범위하고 광범위하게 검색하고 있습니다. 아직 2D 대응 분석 플롯을 해석하는 방법에 대한 훌륭한 개요를 아직 찾지 못했습니다. 점 사이의 거리를 해석하는 데 조언을 줄 수 있습니까? 아마도 예가 도움이 될 것입니다. 여기서 통신 분석에 대해 논의한 많은 웹 사이트에서 발견 된 도표가 있습니다. 빨간색 삼각형은 눈 색깔을 나타내고 검은 …

19 interpretation  correspondence-analysis  biplot 

JavaScript에서 주성분 분석 (PCA)을위한 이중 플롯을 구현하려고합니다. 내 질문은 데이터 행렬의 단일 벡터 분해 (SVD)의 출력 에서 화살표의 좌표를 어떻게 결정 합니까?U,V,DU,V,DU,V,D 다음은 R이 생산 한 Biplot의 예입니다. biplot(prcomp(iris[,1:4])) Biplot 의 Wikipedia 기사에서 찾아 보았지만별로 유용하지는 않습니다. 또는 맞습니다. 확실하지 않습니다.

18 pca  svd  biplot 

PCA 분석을 위해 바이 플롯을 구성 할 때 x 축의 주성분 PC1 점수와 y 축의 PC2 점수가 있습니다. 그러나 화면의 오른쪽과 위쪽에 다른 두 축은 무엇입니까?

18 r  pca  biplot 

FactoMineR측정 데이터 세트를 잠재 변수로 줄이기 위해 사용 하고 있습니다. 내가 해석하는 위의 변수 맵은 분명하지만, 변수의지도를 찾고 변수와 구성 요소 1 사이의 연관에 올 때 나는 혼란 스러워요, ddp그리고 cov매우 가까운 맵의 구성 요소이며, ddpAbs조금 더있다 떨어져. 그러나 이것은 상관 관계가 보여주는 것이 아닙니다. $Dim.1 $Dim.1$quanti correlation p.value jittAbs …

17 correlation  pca  factor-analysis  association-measure  biplot 

다음 PCA biplot을 고려하십시오. library(mvtnorm) set.seed(1) x <- rmvnorm(2000, rep(0, 6), diag(c(5, rep(1,5)))) x <- scale(x, center=T, scale=F) pc <- princomp(x) biplot(pc) 많은 빨간색 화살표가 그려져 있습니다. 무슨 의미입니까? "Var1"이라는 레이블이 붙은 첫 번째 화살표는 데이터 세트의 가장 다양한 방향을 가리켜 야한다는 것을 알고있었습니다 (만약 데이터가 2000 개의 데이터 포인트라고 …

14 r  pca  linear-algebra  biplot 

PCA (Principal Component Analysis)를 수행 할 때 공통적으로 수행해야 할 한 가지는 변수 간의 관계를 조사하기 위해 서로에 대해 두 개의 하중을 플로팅하는 것입니다. 주성분 회귀 및 PLS 회귀를 수행하기위한 PLS R 패키지 와 함께 제공되는 논문 에는 상관 부하 그림 (종이의 그림 7 및 15 페이지 참조) 이라는 다른 …

11 r  pca  terminology  partial-least-squares  biplot 

소프트웨어에 의문을 제기하고 편재와 특유성에 대한 변명으로 biplot()R 의 함수 에 대해 묻고 싶습니다 . 더 구체적으로, 중첩 된 기본 빨간색 화살표의 계산 및 플로팅에 대해 묻고 싶습니다. 기본 변수에. [일부 의견을 이해하기 위해, 처음 게시 된 음모에는 관심이 거의없는 문제가 있었으며 이제 지워졌습니다.]

11 r  pca  biplot 

주성분 분석을 통해 얻은 Biplot 값을 사용하여 각 주성분을 구성하는 설명 변수를 탐색 할 수 있습니다. 선형 판별 분석에서도 가능합니까? 제공된 데이터는 "Edgar Anderson의 홍채 데이터"( http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set )입니다. 홍채 데이터 는 다음과 같습니다 . id SLength SWidth PLength PWidth species 1 5.1 3.5 1.4 .2 setosa 2 4.9 3.0 1.4 …

11 r  pca  multivariate-analysis  discriminant-analysis  biplot 

배경 : 설문 조사에 참여한 수백 명의 참가자에게 선택한 영역에 대한 관심이 어느 정도인지 물었습니다 (1은 "관심이 없음"을 나타내고 5는 "관심이없는"을 나타냄). 그런 다음 PCA를 시도했습니다. 아래 그림은 처음 두 가지 주요 구성 요소에 대한 투영입니다. 색상은 성별에 사용되며 PCA 화살표는 원래 변수 (예 : 관심 분야)입니다. 난 그것을 알아 …

10 pca  interpretation  survey  likert  biplot 

우리는 데이터 매트릭스 있다고 가정 이며, -by- 및 라벨 벡터 이고, 에 의하여 - 온한다. 여기에서 행렬의 각 행은 관측치이며 각 열은 차원 / 변수에 해당합니다. ( 가정 )엑스X\mathbf{X}엔nn피pp와이YY엔nnn > pn>pn>p 그런 다음 무엇을 data space, variable space, observation space, model space의미? 변수 벡터에 의해 스팬되어 있으므로 변수 공간이라고하는 순위 …

9 regression  multiple-regression  terminology  geometry  biplot