pca

13calore

3risposta

Applicare PCA su matrice sparse molto grande

Sto eseguendo un'operazione di classificazione testo con R e ottengo una matrice di termini documento con dimensione 22490 per 120.000 (solo 4 milioni di voci diverse da zero, meno dell'1% di voci). O

language-agnostic machine-learning sparse-matrix pca 2012-05-23

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13calore

5risposta

Come trovare i 2 punti più vicini in uno spazio di 100 dimensioni con 500.000 punti?

Ho un database con 500.000 punti in uno spazio di 100 dimensioni e voglio trovare i 2 punti più vicini. Come lo faccio? Aggiornamento: lo spazio è euclideo, mi dispiace. E grazie per tutte le risposte

algorithm performance nearest-neighbor pca approximate-nn-searching 2010-10-10

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14calore

2risposta

Prima PCA o normalizzazione prima?

Quando si esegue la regressione o la classificazione, qual è il modo corretto (o migliore) di preelaborare i dati? Normalizzare i dati -> PCA -> formazione PCA -> normalizzare uscita PCA -> formazione

machine-learning normalization classification regression pca 2012-04-12

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13calore

2risposta

Algoritmo PCA e KNN

Sto usando KNN per classificare cifre scritte a mano. Ora ho anche implementato PCA per ridurre la dimensionalità. Dal 256 sono andato a 200. Ma mi accorgo solo del ~ 0,10% di perdita di informazioni.

algorithm pca knn 2012-04-16

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14calore

6risposta

Qual è il modo più veloce per calcolare i primi due componenti principali in R?

Sto usando princomp in R per eseguire PCA. La mia matrice di dati è enorme (10K x 10K con ogni valore fino a 4 punti decimali). Sono necessarie ~ 3,5 ore e ~ 6,5 GB di memoria fisica su un processore

r pca eigenvector eigenvalue 2011-11-28

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8calore

4risposta

Visualizzazione SVM in MATLAB

Come visualizzare la classificazione SVM dopo aver eseguito l'addestramento SVM in Matlab? Finora, mi sono allenato solo la SVM con: % Labels are -1 or 1 groundTruth = Ytrain; d = xtrain; model =

matlab classification svm libsvm pca 2010-04-15

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10calore

1risposta

Come usare la funzione princomp() in R quando la matrice di covarianza ha zero?

Mentre si utilizza la funzione princomp() in R, si verifica il seguente errore: "covariance matrix is not non-negative definite". Penso, questo è dovuto al fatto che alcuni valori sono pari a zero (in

r statistics pca eigenvector princomp 2011-12-19

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8calore

2risposta

OpenCV PCA Compute in Python

Sto caricando un set di immagini di prova tramite OpenCV (in Python) di dimensioni 128x128, rimodellandole in vettori (1, 128x128) e inserendole tutte in una matrice per calcolare PCA. Sto utilizzando

python opencv pca 2011-12-19

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