«correspondence-analysis» 태그된 질문

연속 데이터와 범주 데이터가 모두있는 데이터 세트가 있습니다. PCA를 사용하여 분석 중이며 범주 변수를 분석의 일부로 포함시키는 것이 좋은지 궁금합니다. PCA는 연속 변수에만 적용 할 수 있다는 것을 이해합니다. 그 맞습니까? 범주 형 데이터에 사용할 수없는 경우 분석에 어떤 대안이 있습니까?

147 categorical-data  pca  correspondence-analysis  mixed-type-data 

고차 시스템의 차원을 줄이고 바람직하게는 2 차원 또는 1 차원 필드에서 대부분의 공분산을 포착하고 싶습니다. 나는 이것이 주성분 분석을 통해 이루어질 수 있다는 것을 알고 있으며 많은 시나리오에서 PCA를 사용했습니다. 그러나 부울 데이터 유형에는 사용하지 않았 으며이 세트로 PCA를 수행하는 것이 의미가 있는지 궁금했습니다. 예를 들어, 질적이거나 설명적인 척도가 있다고 …

38 pca  data-visualization  binary-data  dimensionality-reduction  correspondence-analysis 

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 

다차원 데이터의 탐색 적 데이터 분석을위한 생태 통계에는 많은 기술이 있습니다. 이것을 '조정'기술이라고합니다. 대부분 통계의 다른 곳에서 공통 기술과 동일하거나 밀접하게 관련되어 있습니다. 아마도 프로토 타입 예제는 주성분 분석 (PCA) 일 것입니다. 생태 학자들은 PCA와 관련 기술을 사용하여 '그라데이션'을 탐색 할 수 있습니다 (그라데이션이 무엇인지 완전히 명확하지는 않지만 조금 그것에 …

20 pca  eda  ecology  correspondence-analysis 

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 

이것은 여러 번 나온 예제 일뿐이므로 샘플 데이터가 없습니다. R에서 선형 회귀 모델 실행 : a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1연속 변수입니다. x2범주 형이며 "낮음", "중간"및 "높음"의 세 가지 값이 있습니다. 그러나 R이 제공하는 출력은 다음과 같습니다. summary(a.lm) Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.521 0.20 1.446 …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

모집단 내에서 상호 작용하는 다른 변수가 있습니다. 기본적으로 나는 노래기 목록을 작성하고 지형의 다른 값을 측정했습니다. 수집 된 표본의 종류와 양 동물이있는 다른 환경 pH 유기 물질의 비율 P, K, Mg, Ca, Mn, Fe, Zn, Cu의 양 Ca + Mg / K 관계 기본적으로 PCA를 사용하여 샘플의 가변성을 유발하는 변수를 …

9 pca  multivariate-analysis  ecology  correspondence-analysis 

조간 커뮤니티에 관한 데이터 세트를 분석하고 있습니다. 데이터는 사분면 (해초, 따개비, 홍합 등)의 표지 비율입니다. 종 수의 관점에서 대응 분석 (CA) 과 선형 성분 (종이 아닌) 경향에 더 유용한 것으로서 성분 분석 (PCA) 에 대해 생각하는 데 익숙합니다 . PCA 또는 CA가 표지에 더 적합한 지 (어떤 논문도 찾을 수 …

9 r  pca  multivariate-analysis  correspondence-analysis 

밀접하게 관련된 여러 종류의 곤충에 형태 학적 날개 문자를 설명하는 불연속 (선정적, meristic 및 명목) 변수에 대한 데이터 세트가 있습니다. 제가하고자하는 것은 형태 학적 특성에 따라 다른 종의 유사성을 시각적으로 나타내는 일종의 분석을 수행하는 것입니다. 떠올랐다 것을 우선 (이 내가 만들 찾고 있어요 시각화의 유형입니다) PCA했지만, 같은 특히 다른 질문 …

9 pca  discrete-data  correspondence-analysis  mixed-type-data 

일부 통계 방법 (주성분 분석 또는 이와 유사한 것)을 기억하지 못하는 경우가 종종 "프랑스 데이터 분석"이라고합니다. 정확히 무엇입니까? 그리고 어떤 사람들은이 이름이 아이러니하고 사실이며 왜 그런가?

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