/ edit: далее следите, теперь вы можете использовать irlba :: prcomp_irlba / edit: следите за своим собственным постом. irlbaтеперь имеет аргументы "center" и "scale", которые позволяют использовать его для вычисления основных компонентов, например: pc <- M %*% irlba(M, nv=5, nu=0,...
Учитывая приближение PCA (или SVD) матрицы с матрицей , мы знаем , что является лучшим низкоразрядным приближением .XXXX^X^\hat XX^X^\hat XXXX Это в соответствии с индуцированной нормой∥⋅∥2∥⋅∥2\parallel \cdot \parallel_2 (т. Е. Самой большой нормой собственных значений) или в соответствии с нормой...
Я провел регрессию по округам США и проверяю коллинеарность в моих «независимых» переменных. Belsley, Kuh и Welsch's Regression Diagnostics предлагают взглянуть на Пропорции индекса состояния и дисперсии дисперсии: library(perturb) ## colldiag(, scale=TRUE) for model with interaction Condition...
У меня есть временной ряд, который содержит двойные сезонные компоненты, и я хотел бы разбить ряд на следующие компоненты временного ряда (тренд, сезонный компонент 1, сезонный компонент 2 и нерегулярный компонент). Насколько я знаю, процедура STL для разложения ряда в R допускает только один...
Этот вопрос касается эффективного способа вычисления основных компонентов. Многие тексты по линейному PCA рекомендуют использовать разложение по регистру данных по сингулярным значениям . То есть, если у нас есть данные и мы хотим заменить переменные (их столбцы ) на главные компоненты, мы делаем...
Мне нужно рассчитать обратную матрицу и использовать solveфункцию. Хотя он хорошо работает на маленьких матрицах, он solveимеет тенденцию быть очень медленным на больших матрицах. Мне было интересно, есть ли какая-либо другая функция или комбинация функций (через SVD, QR, LU или другие функции...
Недавно я прочитал книгу Скилликорна о разложении матриц, и был немного разочарован, поскольку она была нацелена на студенческую аудиторию. Я хотел бы составить (для себя и других) краткую библиографию основных работ (обзоров, но также прорывных работ) по разложению матриц. Я имею в виду, прежде...
Предположим , что у меня плотную матрицу AA \textbf{A} из m×nm×nm \times n размера, с SVD разложения A=USV⊤.A=USV⊤.\mathbf{A}=\mathbf{USV}^\top.В Rможно вычислить СВД следующим образом : svd(A). Если в добавлена новая -я строка , можно ли вычислить новую декомпозицию SVD на основе старой (т. Е....
Я только что прочитал статью, в которой авторы провели множественную регрессию с двумя предикторами. Общее значение r-квадрата составило 0,65. Они предоставили таблицу, которая делит r-квадрат между двумя предикторами. Стол выглядел так: rsquared beta df pvalue whole model 0.65 NA 2, 9 0.008...
Я должен преподавать теорему Фриша Во в эконометрике, которую я не изучал. Я понял математику, стоящую за этим, и я надеюсь, что идея «коэффициент, который вы получаете для определенного коэффициента из множественной линейной модели, равен коэффициенту простой регрессионной модели, если вы«...
Принимая во внимание матрицы Vm×nVm×n\mathbf V^{m \times n} , неотрицательная матрица Факторизация (ФС) находит две неотрицательных матрицы Wm×kWm×k\mathbf W^{m \times k} и Hk×nHk×n\mathbf H^{k \times n} (то есть со всеми элементами ≥0≥0\ge 0 ) , чтобы представить разложившуюся матрицу , как:...
Рассмотрим простой временной ряд: > tp <- seq_len(10) > tp [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 мы можем вычислить матрицу смежности для этого временного ряда, представляющего временные связи между выборками. При вычислении этой матрицы мы добавляем воображаемый сайт в момент времени 0, а связь между...
Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто 2 года назад . Может ли кто-нибудь придумать R- код для построения эллипса из собственных значений и собственных...
Мой вопрос относится к вычислительной технике, используемой в geoR:::.negloglik.GRFили geoR:::solve.geoR. В линейной смешанной модели: Y=Xβ+Zb+eY=Xβ+Zb+e Y=X\beta+Zb+e где ββ\beta и bbb - фиксированные и случайные эффекты соответственно. Также Σ=cov(Y)Σ=cov(Y)\Sigma=\text{cov}(Y) При оценке...
Я работаю над проектом для совместной фильтрации (CF), т.е. завершаю частично наблюдаемую матрицу или, в более общем случае, тензор. Я новичок в этой области, и для этого проекта, в конце концов, мне нужно сравнить наш метод с другими известными, которые в настоящее время сравнивают предложенные...
mgcvПакет Rимеет две функции для установки взаимодействия Тензор продукта: te()и ti(). Я понимаю основное разделение труда между ними (подгонка нелинейного взаимодействия против разложения этого взаимодействия на основные эффекты и взаимодействие). Чего я не понимаю, так это почему te(x1, x2)и...
Во всех современных рекомендательных системах, которые я видел, которые основаны на факторизации матрицы, неотрицательная матричная факторизация выполняется для матрицы фильма пользователя. Я могу понять, почему неотрицательность важна для интерпретируемости и / или если вам нужны редкие факторы....
Линейные системы уравнений распространены в вычислительной статистике. Одна особая система, с которой я столкнулся (например, в факторном анализе), это система A x = bAx=bAx=b где Здесь D - диагональная матрица n × n со строго положительной диагональю, Ω - симметричная положительная...
Мой вопрос очень простой, но это те, которые действительно меня заводят :) Я не знаю, как оценить, нужно ли разложить определенный временной ряд, используя аддитивный или мультипликативный метод разложения. Я знаю, что есть визуальные подсказки, как отличить их друг от друга, но я их не понимаю....
Рассмотрим проблему совместной фильтрации. У нас есть матрица размера #users * #items. если пользователь i любит элемент j, если пользователь i не любит элемент j иесли нет данных о (i, j) паре. Мы хотим предсказать для будущего пользователя, пары предметов.MMMMя , дж= 1Mя,Jзнак равно1M_{i,j} = 1Mя...