pca

    12गर्मी

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    मैं पहले दो प्रमुख घटकों की गणना करने के लिए prcomp फ़ंक्शन का उपयोग कर रहा हूं। हालांकि, मेरे डेटा में कुछ एनए मान हैं और इसलिए फ़ंक्शन एक त्रुटि फेंकता है। d <- data.frame(V1 = sample(1:100, 10), V2

    8गर्मी

    4उत्तर

    मुझे जावा में पीसीए के कार्यान्वयन की आवश्यकता है। मुझे कुछ ऐसा खोजने में दिलचस्पी है जो अच्छी तरह से प्रलेखित, व्यावहारिक और उपयोग में आसान है। कोई सिफारिशें?

    8गर्मी

    2उत्तर

    में ओपनसीवी पीसीए कंप्यूट मैं ओपनसीवी (पायथन में) के माध्यम से परीक्षण छवियों का एक सेट लोड कर रहा हूं जो आकार में 128x128 हैं, उन्हें वैक्टर (1, 128x128) में दोबारा दोहराएं और पीसीए की गणना करने के ल

    5गर्मी

    1उत्तर

    मैं वेब पर कई समान प्रश्नों में आया हूं लेकिन मुझे वह समस्या नहीं मिल सका जो मेरी समझ को हल कर सके। मैं अपनी समझ में सहायता के लिए यहां कुछ स्पष्टीकरण की सराहना करता हूं। अग्रिम में धन्यवाद! तो, [COEF

    13गर्मी

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    पर पीसीए लागू करें मैं आर के साथ एक टेक्स्ट वर्गीकरण कार्य कर रहा हूं, और मुझे 120,000 तक आकार 224 9 0 (केवल 4 मिलियन गैर-शून्य प्रविष्टियां, 1% प्रविष्टियों से कम) के साथ एक दस्तावेज़-अवधि मैट्रिक्स

    5गर्मी

    1उत्तर

    मैं एक classificator (गाऊसी मिश्रण मॉडल) है कि मैं मानव कार्रवाई मान्यता के लिए उपयोग लिखने के लिए की है। मेरे पास वीडियो का 4 डेटासेट है। मैं उनमें से 3 को प्रशिक्षण सेट के रूप में चुनता हूं और उनमें

    14गर्मी

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    रिग्रेशन या वर्गीकरण करते समय, डेटा को प्रीप्रोसेस करने के लिए सही (या बेहतर) तरीका क्या है? डेटा सामान्यीकृत करें -> पीसीए -> प्रशिक्षण पीसीए -> पीसीए उत्पादन को सामान्य -> ​​प्रशिक्षण डेटा सामान्यीक

    17गर्मी

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    में इलिप्स को जोड़ना मुझे एक व्यक्तिगत साइट पीसीए कारक प्लॉट के शीर्ष पर ग्रुपिंग वेरिएबल इलिप्स को जोड़ने में परेशानी हो रही है जिसमें पीसीए वैरिएबल फैक्टर तीर भी शामिल हैं। मेरे कोड: prin_comp<-rda(

    13गर्मी

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    मैं हस्तलिखित अंकों को वर्गीकृत करने के लिए केएनएन का उपयोग कर रहा हूं। मैंने अब आयाम को कम करने के लिए पीसीए लागू किया है। 256 से मैं 200 पर गया। लेकिन मुझे केवल सूचना की हानि ~ 0.10% की सूचना मिली ह

    5गर्मी

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    में बहुत बड़े डेटा सेट पर पीसीए कर रहा है मेरे पास एक CSV फ़ाइल में एक बहुत बड़ा प्रशिक्षण सेट (~ 2 जीबी) है। फ़ाइल मेमोरी में सीधे पढ़ने के लिए बहुत बड़ी है (read.csv() कंप्यूटर को रोक देता है) और मै