8.R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化 9.R语言主成分分析(PCA)葡萄酒可视化:主成分得分散点图和载荷图
问题 之前我们讨论的PCA、ICA也好,对样本数据来言,可以是没有类别标签y的。回想我们做回归时,如果特征太多,那么会产生不相...Fisher线性判别分析 一、问题描述 二、解决方法 1、Fisher线性判别分析(LDA) 两类的线性判别问题可以看作是把所有的样本都投影到一个方向上,然后在这个然后在这个一维空间中确定...
常见的降维算法有主成分分析(principal component analysis,PCA)、因子分析(Factor Analysis)和独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA),其中PCA是目前应用最为广泛的方法。 在PCA中,数据从原来的坐标系转换到新的坐标系,新坐标系的选择是由数据本身决定的。第一个坐标轴的选择是原始数据中方差最大的方向,从...
但是压缩的太狠了,就会慢慢让整个图像越来越模糊,最终导致完全看不出是什么东西,这就是信息损失的太大了。 PCA不是进行特征选择的过程。PCA的降维过程,是将原始的高维空间,映射到一个低维空间。低维空间的每个维度,是原始高维空间的一个线性组合。这使得PCA后的低维空间,每一个维度丧失了语意。如果对于你的应用...
3.主成分分析(PCA)基本原理及分析实例 4.R语言实现贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归 5.使用LASSO回归预测股票收益数据分析 6.r语言中对lasso回归,ridge岭回归和elastic-net模型 7.r语言中的偏最小二乘回归pls-da数据分析 8.R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并...
金融建模最担心的一点是过度拟合,一般常见的减少过度拟合的方法是正则化,比如lasso/ridge/pca regression等等,现在简单对比一下。 一般统计背景的人喜欢lasso,因为统计研究的问题样本会比较小,比如几十个病人,但银子会比较多,比如几万个基因,那么到底哪个基因导致生病呢?
LASSO 是直接将其中的某些特征直接去掉了达到了降维的作用,而PCA是将几个特征放在同一个维度上作比较,从而达到了降维的作用,相当于特征前乘以了一个cosx的数值,但是特征对整个模型的影响还是在的。是不是可以这么理解?linhbo 2019-07-06 15:28:05 源自:8-9 LASSO ...
本文通过PCA主成分、lasso、岭回归对数据进行降维分析,既能起到对相关的预报因子限制的作用保证了预测结果的稳定性,又不至于掩盖预报因子的贡献以至于丧失模型预测的准确性。 读取数据 数据清洗 主成分分析 发现最优主成分数 lasso 模型 对数据进行lasso模型筛选变量 ...
我们首先用prcomp计算数据的PCA。我们将使用一个任意的k=4个PC的截止点来说明对PC进行回归的过程。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 k<-4#任意选择k=4Vk<-pca$rotation\[,1:k\]# 载荷矩阵 Zk<-pca$x\[,1:k\]# 分数矩阵 ...
我们首先用prcomp计算数据的PCA。我们将使用一个任意的k=4个PC的截止点来说明对PC进行回归的过程。 由于X和Y是中心化的,截距近似为0。 输出结果显示,PC1和PC4的β估计值与0相差很大(在p<0.05),但是结果不能轻易解释,因为我们没有对PC的直接解释。