Questions marquées «biplot»

Le biplot ou dual plot est un graphe exploratoire permettant de présenter - sous forme de points ou de vecteurs - à la fois les observations (échantillon) et les variables des données. Les axes sont généralement des dimensions principales latentes. Le biplot est souvent utilisé pour décrire l'analyse des composantes principales, l'analyse des correspondances et d'autres méthodes multivariées.

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PCA et analyse de la correspondance dans leur relation avec Biplot
Biplot est souvent utilisé pour afficher les résultats de l' analyse en composantes principales (et des techniques associées). Il s’agit d’un diagramme de dispersion double ou superposé montrant les charges et les scores des composants simultanément. Aujourd'hui, @amoeba m'a informé qu'il avait donné une réponse partant de mon commentaire pour …
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Visualiser un million, édition PCA
Est-il possible de visualiser les résultats de l'analyse des composants principaux de manière à donner plus d'informations que les simples tableaux récapitulatifs? Est-il possible de le faire lorsque le nombre d'observations est important, disons ~ 1e4? Et est-il possible de le faire dans R [autres environnements bienvenus]?
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Positionner les flèches sur un biplot PCA
Je cherche à implémenter un biplot pour l'analyse des composants principaux (PCA) en JavaScript. Ma question est, comment puis-je déterminer les coordonnées des flèches à partir de la sortie de la décomposition vectorielle singulière (SVD) de la matrice de données?U,V,DU,V,DU,V,D Voici un exemple de biplot produit par R: biplot(prcomp(iris[,1:4])) J'ai …
18 pca  svd  biplot 
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Quels sont les quatre axes du biplot PCA?
Lorsque vous construisez un biplot pour une analyse PCA, vous avez les scores PC1 de la composante principale sur l'axe x et les scores PC2 sur l'axe y. Mais quels sont les deux autres axes à droite et en haut de l'écran?
18 r  pca  biplot 
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Quelle est la mesure d'association appropriée d'une variable avec une composante PCA (sur un tracé biplot / chargement)?
J'utilise FactoMineRpour réduire mon ensemble de données de mesures aux variables latentes. La carte des variables ci-dessus est claire pour moi à interpréter, mais je suis confus en ce qui concerne les associations entre les variables et le composant 1. En regardant la carte des variables, ddpet covtrès proche du …
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Que signifient les flèches dans un biplot PCA?
Considérez le biplot PCA suivant: 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) Il y a un tas de flèches rouges tracées, que signifient-elles? Je savais que la première flèche étiquetée "Var1" devrait pointer dans la direction la plus variable …
14 r  pca  linear-algebra  biplot 
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Quelle est la différence entre les «chargements» et les «chargements de corrélation» dans PCA et PLS?
Une chose courante à faire lors de l'analyse des composants principaux (ACP) est de tracer deux chargements l'un contre l'autre pour étudier les relations entre les variables. Dans le document accompagnant le package PLS R pour effectuer la régression des composants principaux et la régression PLS, il existe un graphique …
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Flèches des variables sous-jacentes dans le biplot PCA dans R
Au risque de rendre la question spécifique au logiciel, et avec l'excuse de son ubiquité et de ses idiosyncrasies, je veux poser des questions sur la fonction biplot()dans R, et, plus précisément, sur le calcul et le tracé de sa valeur par défaut, des flèches rouges superposées, correspondant aux variables …
11 r  pca  biplot 
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Les valeurs d'échelle dans une analyse discriminante linéaire (LDA) peuvent-elles être utilisées pour tracer des variables explicatives sur les discriminants linéaires?
En utilisant un biplot de valeurs obtenues par l'analyse des composantes principales, il est possible d'explorer les variables explicatives qui composent chaque composante principale. Est-ce également possible avec l'analyse discriminante linéaire? Les exemples fournis utilisent les données suivantes: "Les données de l'iris d'Edgar Anderson" ( http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set ). Voici les données …
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Comment interpréter ce biplot PCA issu d'une enquête sur les domaines qui intéressent les gens?
Contexte: J'ai demandé à des centaines de participants à mon enquête à quel point ils étaient intéressés par des domaines sélectionnés (par échelles de Likert à cinq points, 1 indiquant «pas intéressé» et 5 indiquant «intéressé»). Ensuite, j'ai essayé PCA. L'image ci-dessous est une projection des deux premières composantes principales. …
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Espace de données, espace variable, espace d'observation, espace modèle (par exemple en régression linéaire)
Supposons que nous ayons la matrice de données , qui est par- , et le vecteur d'étiquette , qui est -par-un. Ici, chaque ligne de la matrice est une observation, et chaque colonne correspond à une dimension / variable. (supposez )XX\mathbf{X}nnnpppOuiOuiYnnnn > pn>pn>p Alors qu'est-ce que data space, variable space, …
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