主成分分析散点图怎么做

2024-08-02

R 数据可视化: PCA 主成分分析图

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

canvas图表(4) - 散点图

原文地址:canvas图表(4) - 散点图今天开始完成散点图,做完这一节,我的canvas图表系列就算是完成了,毕竟平时最频繁用到的就是这几类图表了:柱状,折线,饼图,散点.经过编写canvas图表项目的实践,我对canvas也做到了比较深入的理解,也是越来越喜欢计算机图形相关的知识了.接下来canvas的学习会告一段落,我会继续接着学习webGL,同时学习使用blender建立简单的3D模型. 本节效果请看:散点气泡图https://edwardzhong.github.io/sites/

【ML】从特征分解，奇异值分解到主成分分析

1.理解特征值,特征向量一个对角阵$A$,用它做变换时,自然坐标系的坐标轴不会发生旋转变化,而只会发生伸缩,且伸缩的比例就是$A$中对角线对应的数值大小. 对于普通矩阵$A$来说,是不是也可以找到这样的向量,使得经$A$变换后,不改变方向而只伸缩?答案是可以的,这种向量就是$A$的特征向量,而对应的伸缩比例就是对应的特征值. 特征值会有复数是为什么? 首先要知道,虚数单位$i$对应的是旋转$90^o$,那么,如果特征值是复数,则对应的特征向量经矩阵$A$变换后将

主成分分析(PCA)原理及推导

原文:http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/42264479 什么是PCA? 在数据挖掘或者图像处理等领域经常会用到主成分分析,这样做的好处是使要分析的数据的维度降低了,但是数据的主要信息还能保留下来,并且,这些变换后的维两两不相关!至于为什么?那就接着往下看.在本文中,将会很详细的解答这些问题:PCA.SVD.特征值.奇异值.特征向量这些关键词是怎么联系到一起的?又是如何在一个矩阵上体现出来?它们如何决定着一个矩阵的性质?能不

24、echarts做报表

1.今天就来讲一讲echarts的使用使用步骤 (1)首先需要下载包echarts.js,然后引入该包, <!DOCTYPE html> <html> <header> <meta charset="utf-8">  <script src="echarts.js"></script>//echarts不需要依赖jquery </h

D3.js(v3)+react 制作一个带坐标与比例尺的散点图 (V3版本)

上一章做了柱形图,https://www.cnblogs.com/littleSpill/p/10835041.html 这一章做散点图. 散点图(Scatter Chart),通常是一横一竖两个坐标轴,数据是一组二维坐标,分别对应两个坐标轴,与坐标轴对应的地方打上点.由此可以猜到,需要的元素包括circle(圆)和axis(坐标轴).需要进行可视化的数据有: //圆心数据 var center = [ [0.5,0.5],[0.7,0.8],[0.4,0.9], [0.11,0.3

用excel做分组散点图

散点图主要观察两组变量间的趋势和分布,如果变量多于两组,仍旧使用散点图的话,那所有点都会集中在同一显示区域内,使人无法准确判断,此时一般使用散点图矩阵进行两两比较.除此之外,如果并不关心组与组之间的关系,而重点想观察单组变量的话,可以使用分组散点图,现在举例说明:原始数据如下: 在每组数据前添加辅助列,辅助列的公式为辅助1:=0.9+RAND()/5辅助2:=1.9+RAND()/5辅助3:=2.9+RAND()/5辅助4:=3.9+RAND()/5辅助列的作用是将数据在图中分组,而不至于所有点

MATLAB做主成分分析(PCA)

简单的主成分分析.第一次见识PCA,我的认识是,尽量用更少的维度来描述数据,以达到理想(虽不是最好,但是''性价比''最高)的效果. %% 主成分分析降维 clear; % 参数初始化 inputfile = 'F:\Techonolgoy\MATLAB\file\MTALAB数据分析与挖掘实战\Datasets\chapter4\chapter4\示例程序\data\principal_component.xls'; outputfile = 'F:\Techonolgoy\MATLAB\fi

python中如何给散点图上面的特定点做标记

今天想在散点图的某些特定的点外面画圆圈标记,从下面的文章找到一些灵感,只要在原来的散点图上面给指点添加相应的标志,设置其透明度就可以实现该想法. 顺便复习下散点图的用法. 大家平时为了直观地显示数据的分布情况,在画散点图的时候,简单地把数据点用圆点标出来,像这样: 这样: 还有这样: 欢迎光临程序代写小店https://item.taobao.com/item.htm?spm=a230r.1.14.59.255028c3ALNkZ0&id=586797758241&ns=1

Python 主成分分析PCA

主成分分析(PCA)是一种基于变量协方差矩阵对数据进行压缩降维.去噪的有效方法,PCA的思想是将n维特征映射到k维上(k<n),这k维特征称为主元,是旧特征的线性组合,这些线性组合最大化样本方差,尽量使新的k个特征互不相关. 相关知识介绍一个PCA的教程:A tutorial on Principal Components Analysis ——Lindsay I Smith 1.协方差 Covariance 变量X和变量Y的协方差公式如下,协方差是描述不同变量之间的相关关系,协方差>0时说

PCA主成分分析 R语言

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

Stat2—主成分分析（Principal components analysis）

最近在猛撸<R in nutshell>这本课,统计部分涉及的第一个分析数据的方法便是PCA!因此,今天打算好好梳理一下,涉及主城分析法的理论以及R实现!come on…gogogo… 首先说一个题外话,记得TED上有一期,一个叫Simon Sinek的年轻人提出了一个全新的Why-How-What黄金圈理论(三个同心圆,最里面的一个是Why,中间一层是How,最外面一层是What:一般人的思维习惯是从里面的圆逐渐推到外面,而创造了伟大作品.引领了伟大运动的人们,其思维习惯则恰恰相反,逆向思维

R: 主成分分析 ~ PCA(Principal Component Analysis)

本文摘自:http://www.cnblogs.com/longzhongren/p/4300593.html 以表感谢. 综述: 主成分分析因子分析典型相关分析,三种方法的共同点主要是用来对数据降维处理.经过降维去除了噪声. #主成分分析是将多指标化为少数几个综合指标的一种统计分析方法. 是一种通过降维技术把多个变量化成少数几个主成分的方法,这些主成分能够反映原始变量的大部分信息,表示为原始变量的线性组合. 作用:1,解决自变量之间的多重共线性: 2,减少变量个数, 3,确保这些变量是相

宏基因组扩增子图表解读2散点图：组间整体差异分析(Beta多样性)

散点图数据点在直角坐标系平面上的分布图.在宏基因组领域,散点图常用于展示样品组间的Beta多样性,常用的分析方法有主成分分析(PCA),主坐标轴分析(PCoA/MDS)和限制条件的主坐标轴分析(CPCoA/CCA/RDA). Beta多样性 Beat多样性是生态学概念,专指不同组或生态位间物种组成的差异. 分析方法在读文章中经常可以看到PCA分析.PCoA分析,NMDS分析,CCA分析,RDA分析.它们在本质上是排序(ordination)分析.排序的过程就是在一个可视化的低维空间(

主成分分析(PCA)原理与实现

主成分分析原理与实现主成分分析是一种矩阵的压缩算法,在减少矩阵维数的同时尽可能的保留原矩阵的信息,简单来说就是将 $n×m$的矩阵转换成$n×k$的矩阵,仅保留矩阵中所存在的主要特性,从而可以大大节省空间和数据量.最近课上学到这个知识,感觉很有意思,就在网上找一些博客进行学习,发现网上关于这方面的介绍很多,但是感觉都不太全面,单靠某一个介绍还是无法理解,当然这可能也跟个人基础有关.所以我在这里根据自己的理解写一个总结性的帖子,与大家分享同时也方便自己复习.对于主成分分析,可以参照以

用scikit-learn学习主成分分析(PCA)

在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对主成分分析(以下简称PCA)的原理做了总结,下面我们就总结下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维. 1. scikit-learn PCA类介绍在scikit-learn中,与PCA相关的类都在sklearn.decomposition包中.最常用的PCA类就是sklearn.decomposition.PCA,我们下面主要也会讲解基于这个类的使用的方法. 除了PCA类以外,最常用的PCA相关类还有KernelPCA类,在原理篇我们也讲到

主成分分析（PCA）原理总结

主成分分析(Principal components analysis,以下简称PCA)是最重要的降维方法之一.在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用.一般我们提到降维最容易想到的算法就是PCA,下面我们就对PCA的原理做一个总结. 1. PCA的思想 PCA顾名思义,就是找出数据里最主要的方面,用数据里最主要的方面来代替原始数据.具体的,假如我们的数据集是n维的,共有m个数据$(x^{(1)},x^{(2)},...,x^{(m)})$.我们希望将这m个数据的维度从n维降到n'维

主成分分析 (PCA) 与其高维度下python实现(简单人脸识别)

Introduction 主成分分析(Principal Components Analysis)是一种对特征进行降维的方法.由于观测指标间存在相关性,将导致信息的重叠与低效,我们倾向于用少量的.尽可能多能反映原特征的新特征来替代他们,主成分分析因此产生.主成分分析可以看成是高维空间通过旋转坐标系找到最佳投影(几何上),生成新维度,其中新坐标轴每一个维度都是原维度的线性组合$\theta'X$(数学上),满足: 新维度特征之间的相关性尽可能小参数空间$\theta$有界方差尽可能大,

主成分分析（principal components analysis, PCA）

原理计算方法主要性质有关统计量主成分个数的选取 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ http://my.oschina.net/gujianhan/blog/225241 ---------------------------------------------------------

深度学习入门教程UFLDL学习实验笔记三：主成分分析PCA与白化whitening

主成分分析与白化是在做深度学习训练时最常见的两种预处理的方法,主成分分析是一种我们用的很多的降维的一种手段,通过PCA降维,我们能够有效的降低数据的维度,加快运算速度.而白化就是为了使得每个特征能有同样的方差,降低相邻像素的相关性. 主成分分析PCA PCA算法可以将输入向量转换为一个维数低很多的近似向量.我们在这里首先用2D的数据进行试验,其数据集可以在UFLDL网站的相应页面http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Exercise:PCA_in_2D

SPSS数据分析—主成分分析

我们在分析问题的时候,为了准确全面的反映问题,常常收集很多变量,这些变量之间往往具有相关性,导致存在大量的重复信息,直接使用的话,不但模型非常复杂,而且所引起的共线性问题会使模型准确度降低. 对此,我们经常使用主成分分析对数据进行处理,主成分分析是考察多变量间相关性的一种多元统计分析方法,基本思想是:既然变量很多并且之间存在相关性,那么我们就将其压缩合并,通过统计分析方法将多个变量结合成少数几个有代表性的主成分,这些主成分携带了原始变量的绝大部分信息,并且之间互不相关. 有时,我们提取主成分并不

主成分分析散点图怎么做

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