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我正在对包含 1000 多个变量的数据集运行主成分分析。我正在使用 R Studio,当我运行摘要以查看组件的累积方差时,我只能看到最后几百个组件。如何限制摘要仅显示前 100 个组件?
最佳答案
我试过了,它似乎有效:l = 载荷(原则)l[,1:100]
关于R - summary.princomp 的限制输出,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/10055619/
我正在使用 R 软件(R 指挥官)来聚类我的数据。我有一个较小的数据子集,包含 200 行和大约 800 列。尝试 kmeans 集群并在图形上绘图时出现以下错误。 “'princomp' 只能用于多
我正在对包含 1000 多个变量的数据集运行主成分分析。我正在使用 R Studio,当我运行摘要以查看组件的累积方差时,我只能看到最后几百个组件。如何限制摘要仅显示前 100 个组件? 最佳答案 我
我希望将 princomp PCA(必须是 princomp)的摘要作为数据框,以便我可以使用 kable 格式化表格以生成报告。 这是我尝试使用的代码,从中应该清楚我想要做什么; kable( as
我正在运行如下代码: #define ARMA_64BIT_WORD #include #include using namespace arma; typedef Mat fmat; typed
我正在尝试使用PCA选择好的预测变量,以在xreg模型的arima参数中使用,以尝试预测下面的tVar变量。我仅使用下面的简化数据集,其中仅包含几个变量以简化示例。 我试图了解princomp中的公式
我希望能够使用其载荷构建主成分分析的分数,但我无法弄清楚 princomp 函数在计算数据集分数时实际在做什么。一个玩具示例: cc <- matrix(1:24,ncol=4) PCAcc <- p
我有 10 张图片 (18x18)。我将这些图像保存在一个名为 images[324][10] 的数组中,其中数字 324 代表图像的像素数量,数字 10 代表我拥有的图像总数。 我想将这些图像用于神
我要获取singular values of a matrix in R得到主成分,然后使 princomp(x) 也比较结果 我知道 princomp() 会给出主要成分 问题 如何从 $d、$u
在下面的代码中,pc3$loadings 和 pc4$rotation 之间有什么区别? 代码: pc3<-princomp(datadf, cor=TRUE) pc3$loadings pc4<-p
当使用 princomp R 进行 PCA 时,输出实例中的分数变量表示给定示例中的 arc.pca 包含所提供的数据在主成分上的分数。是标准化数据在主成分上的投影还是实际数据? data1 <- r
我正在尝试使用 MATLAB's 进行降维princomp,但我不确定我做得是否正确。 这是我的代码,仅供测试,但我不确定我的投影是否正确: A = rand(4,3) AMean = mean(A)
我刚刚开始了解 PCA,我希望将它用于包含超过 4,00,000 行的巨大微阵列数据集。我的列以样本的形式存在,行以基因/基因座的形式存在。我确实阅读了一些有关使用 PCA 的教程,并遇到了 prin
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我有这个脚本,它对变量数量进行简单的 PCA 分析,最后将两个坐标和另外两个列(存在,NZ_Field)附加到输出文件。我以前做过很多次,但现在它给了我这个错误: 我知道这意味着存在负特征值。我查看了
我是一名优秀的程序员,十分优秀!