简介 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是一种无监督的数据降维方法,通过主成分分析可以尽可能保留下具备区分性的低维数据特征.主成分分析图能帮助我们直观地感受样本在降维后空间中的分簇和聚合情况,这在一定程度上亦能体现样本在原始空间中的分布情况,这对于只能感知三维空间的人类来说,不失为一种不错的选择. 再举个形象的栗子,假如你是一本养花工具宣传册的摄影师,你正在拍摄一个水壶.水壶是三维的,但是照片是二维的,为了更全面的把水壶展示给客户,你需要从不同角度拍几

数据的导入 > data=read.csv('F:/R语言工作空间/pca/data.csv') #数据的导入> > ls(data) #ls()函数列出所有变量 [1] "X" "不良贷款率" "存贷款比率" "存款增长率" "贷款增长率" "流动比率" "收入利润率" [8] "资本充足率" "资本利润率"

https://www.cnblogs.com/jin-liang/p/9064020.html 数据的导入 > data=read.csv('F:/R语言工作空间/pca/data.csv') #数据的导入 > > ls(data) #ls()函数列出所有变量 [1] "X" "不良贷款率" "存贷款比率" "存款增长率" "贷款增长率" "流动比率" "收

以下函数只为满足常用的若干作图需求. 基本作图: plot(x).plot(x, y) #散点图,最多两个变量     #可使用参数type生成不同的效果图.常用'l'.'o'.'h',分别为折线图,点线图,垂线图.     #'s'和'S'是折线图,前者是先水平后垂直,后者是先垂直后水平:'n'是不显示,用于画空白图     #若需对三个以上变量两两作图,可先合并在一个数据框,再对数据框使用plot     #例:r=data.frame(x,y,z); plot(r); boxplot(x)

1.PCA 使用场景:主成分分析是一种数据降维,可以将大量的相关变量转换成一组很少的不相关的变量,这些无关变量称为主成分 步骤: 数据预处理(保证数据中没有缺失值) 选择因子模型(判断是PCA还是EFA) 判断要选择的主成分/因子数目 选择主成分 旋转主成分 解释结果 计算主成分或因子的得分 案例:从USJudgeRatings数据集中有11个变量,如何去减化数据(单个主成分分析) 1.使用碎石图确定需要提取的主成分个数 library(psych) # 1.做出碎石图确定主成分的个数 fa.p

par()函数:用来设置画图参数的函数par()的作用直到画板被关闭为止 1.设置背景颜色 #设置背景颜色 > par(bg="gray") #设置画板背景色 > plot(rnorm(100)) #如果在plot函数中设置了背景颜色,则会覆盖par命令 #只设置坐标系内的背景颜色  > plot(rnorm(1000),type="n") > x<-par("usr") #提取坐标系范围 > rect(x[1

原理: 主成分分析 - stanford 主成分分析法 - 智库 主成分分析(Principal Component Analysis)原理 主成分分析及R语言案例 - 文库 主成分分析法的原理应用及计算步骤 - 文库 主成分分析之R篇 [机器学习算法实现]主成分分析(PCA)--基于python+numpy scikit-learn中PCA的使用方法 Python 主成分分析PCA 机器学习实战-PCA主成分分析.降维(好) 关于主成分分析的五个问题 多变量统计方法,通过析取主成分显出最大的个

假设有如下数据,我们使用plot函数作图 月龄 体重 月龄 体重  1 4.4 9 7.3 3 5.3 3 6.0 5 7.2 9 10.4 2 5.2 12 10.2 11 8.5 3 6.1 R语言中默认函数 abs   绝对值 sqrt   平方根 exp  e^x次方 log   自然对数 log2 log10  其他对数 sin  cos tan 三角函数 sinh cosh tanh  双曲函数 poly  正交多项式 polyroot  多项式求根 assign   赋值操作 等同

如果你的职业定位是数据分析师/计算生物学家,那么不懂PCA.t-SNE的原理就说不过去了吧.跑通软件没什么了不起的,网上那么多教程,copy一下就会.关键是要懂其数学原理,理解算法的假设,适合解决什么样的问题.学习可以高效,但却没有捷径,你终将为自己的思维懒惰和行为懒惰买单. 2019年04月25日 不该先说covariacne matrix协方差矩阵的,此乃后话,先从直觉理解PCA.先看一个数据实例,明显的两个维度之间有一个相关性,大部分的方差可以被斜对角的维度解释,少数的noise则被虚线解

欢迎批评指正! 主成分分析(principal component analysis,PCA) 一.几何的角度理解PCA -- 举例:将原来的三维空间投影到方差最大且线性无关的两个方向(二维空间). 二.数学推导的角度为 -- 将原矩阵进行单位正交基变换. 且听我慢慢展开. 关于第一句话,给个图直观理解,请问,下面的三维空间中的一条鱼,在二维平面时怎么能更直观的看出,这是一条鱼? 很明显,第一种情况更直观,为什么呢? 这就是将原矩阵(三维空间)投影到了信息量最大的两个维度上(二维平面),这就是P

R语言基础画图/绘图/作图 R语言基础画图 R语言免费且开源,其强大和自由的画图功能,深受广大学生和可视化工作人员喜爱,这篇文章对如何使用R语言作基本的图形,如直方图,点图,饼状图以及箱线图进行简单介绍. 0 结构 每种图形构成一个section,每个部分大致三部分构成,分别是R语言标准画图代码,R语言画图实例,和画图结果. R语言标准画图代码帮助你可以直接使用:help(funciton)查找,实例数据基本都来自内置包的数据,好了,直接切入主图,从最简单的点图开始吧. 1 点图 点图,简单的讲

1. PCA优缺点 利用PCA达到降维目的,避免高维灾难. PCA把所有样本当作一个整体处理,忽略了类别属性,所以其丢掉的某些属性可能正好包含了重要的分类信息 2. PCA原理 条件1:给定一个m*n的数据矩阵D, 其协方差矩阵为S. 如果D经过预处理, 使得每个每个属性的均值均为0, 则有S=DTDS=DTD. PCA的目标是找到一个满足如下性质的数据变换: - 每对不同的新属性的协方差为0,即属性间相互独立: - 属性按照每个属性捕获的数据方差大小进行排序: - 第一个属性捕获尽可能多的数据

数据结构 创建向量和矩阵 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 函数help() 生成向量 seq() 生成字母序列letters 新建向量 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 函数matrix() 矩阵运算 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 矩阵相乘,函数diag() 矩阵

1.R语言重要数据集分析研究需要整理分析阐明理念? 上一节讲了R语言作图,本节来讲讲当你拿到一个数据集的时候如何下手分析,数据分析的第一步,探索性数据分析. 统计量,即统计学里面关注的数据集的几个指标,常用的如下:最小值,最大值,四分位数,均值,中位数,众数,方差,标准差,极差,偏度,峰度 先来解释一下各个量得含义,浅显就不说了,这里主要说一下不常见的 众数:出现次数最多的 方差:每个样本值与均值的差得平方和的平均数 标准差:又称均方差,是方差的二次方根,用来衡量一个数据集的集中性 极差:最大值

R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就是是注释. R是动态类型.强类型的语

R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就

[R笔记]R语言函数总结   R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(

数据结构 创建向量和矩阵 1 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 1 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 1 函数help() 生成向量 1 seq() 生成字母序列letters 新建向量 1 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 1 函数matrix() 矩阵运算 1 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 1

原博: R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间

先上图 R语言的REmap包拥有非常强大的空间热力图以及空间迁移图功能,里面内置了国内外诸多城市坐标数据,使用起来方便快捷. 开始 首先安装相关包 install_packages("devtools") install_packages("REmap") library(devtools) library(REmap) 我们来试试其强大的城市坐标获取功能 city<- c("beijing","上海") get_geo

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价.身高.GDP.学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量.然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败.流失或不流失.涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策.这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logistic回归. 在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途: 1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素: 2)用于预测,可以预测某种情况发生的概