Биплот или двойной график - это исследовательский график, на котором в виде точек или векторов представлены как наблюдения (выборка), так и переменные данных. Оси обычно являются скрытыми главными размерами. Биплот часто используется для описания анализа главных компонентов, анализа соответствий и других многомерных методов.
Биплот часто используется для отображения результатов анализа основных компонентов (и связанных с ним методов). Это двойная или наложенная диаграмма рассеяния, показывающая загрузки компонентов и оценки компонентов одновременно. Сегодня @amoeba сообщил мне, что он дал ответ, отходящий от моего...
Можно ли визуализировать результаты анализа основных компонентов способами, которые дают больше понимания, чем просто сводные таблицы? Возможно ли это сделать, когда число наблюдений велико, скажем, ~ 1e4? И возможно ли это сделать в R [приветствуются другие...
Я наткнулся на этот хороший учебник: Руководство по статистическому анализу с использованием R. Глава 13. Анализ основных компонентов: Олимпийский гепатлон о том, как делать PCA на языке R. Я не понимаю интерпретацию рисунка 13.3: Итак, я строю первый собственный вектор против второго собственного...
Я искал в интернете повсюду ... Мне еще предстоит найти действительно хороший обзор того, как интерпретировать 2D-графики анализа соответствия. Может ли кто-нибудь дать совет по интерпретации расстояний между точками? Возможно, пример поможет, вот график, который можно найти на многих веб-сайтах,...
Когда вы строите биплот для анализа PCA, у вас есть оценки PC1 основного компонента по оси x и оценки PC2 по оси y. Но каковы две другие оси справа и сверху
Я ищу, чтобы реализовать биплот для анализа основных компонентов (PCA) в JavaScript. Мой вопрос, как мне определить координаты стрелок из выходных данных сингулярного векторного разложения (SVD) матрицы данных?U,V,DU,В,DU,V,D Вот пример биплота R: biplot(prcomp(iris[,1:4])) Я попытался найти его в...
Я использую, FactoMineRчтобы свести мой набор данных измерений к скрытым переменным. Карта переменная выше ясно для меня , чтобы интерпретировать, но я смущен , когда речь идет о связях между переменными и компонента 1. Посмотрев на переменной карте, ddpи covочень близко к компоненту в карте, и...
Рассмотрим следующий биплот PCA: 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) Есть куча красных стрелок, что они означают? Я знал, что первая стрелка, помеченная «Var1», должна указывать самое...
Используя набор значений, полученных в результате анализа главных компонентов, можно изучить объясняющие переменные, составляющие каждый основной компонент. Возможно ли это и с помощью линейного дискриминантного анализа? Приведенные примеры используют данные «Данные Ириса Эдгара Андерсона» (...
При анализе основных компонентов (PCA) обычно нужно распределить две нагрузки друг на друга, чтобы исследовать отношения между переменными. В документе, сопровождающем пакет PLS R для выполнения регрессии главных компонентов и регрессии PLS, есть другой график, называемый графиком корреляционных...
Рискуя сделать вопрос специфичным для программного обеспечения и из-за его повсеместности и особенностей, я хочу спросить о функции biplot()в R и, более конкретно, о вычислении и построении по умолчанию ее наложенных красных стрелок, соответствующих к базовым переменным. [Чтобы разобраться в...
История вопроса: я спросил у сотен участников моего опроса, насколько они заинтересованы в выбранных областях (по пятибалльной шкале Лайкерта, где 1 обозначает «неинтересно», а 5 - «заинтересовано»). Затем я попробовал PCA. Картинка ниже представляет собой проекцию первых двух основных компонентов....
Предположим, у нас есть матрица данных , которая является n- by- , и вектор метки , который является by-one. Здесь каждая строка матрицы является наблюдением, а каждый столбец соответствует измерению / переменной. (предположим, что )XX\mathbf{X}nnnУ нpppYYYnnnn>pn>pn>p Тогда что data space,...