stata主成分分析

多维偏好分析及其在实际决策中的应用：基于PCA-KMeans的数据降维与模式识别方法

本文本将研究采用主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）和K均值聚类算法对鸢尾

·2025-01-16 23:25

机器学习实战笔记5——线性判别分析

任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、

绍少阿·2024-09-12 20:32

亦菲喊你来学机器学习（20） --PCA数据降维

优缺点三、参数四、实例应用1.读取文件2.分离特征和目标变量3.使用PCA进行降维4.打印特征所占百分比和具体比例5.PCA降维后的数据6.划分数据集7.训练逻辑回归模型8.评估模型性能总结PCA数据降维主成分分析

方世恩·2024-09-12 11:05

人生苦短我用Python pandas文件格式转换

方法附其它格式的方法HTMLPicklingClipboardLatexHDFStore:PyTables(HDF5)FeatherParquetORCSASSPSSSQLGoogleBigQuerySTATA

程序喵D·2024-09-11 08:58

微习惯复盘与感恩日记2022-04-30

又学了一点stata，还没学完，看来要明天才能学完了。2、看文献15分钟：无。3、阅读正经书15分钟：《你的身体是一切美好的开始》。看一些关于健康的书，让自己健康起来。

小木山庄的溜溜·2024-09-10 17:50

双重差分模型DID

双重差分模型（DID）–潘登同学的计量经济学笔记文章目录双重差分模型（DID）--潘登同学的计量经济学笔记基本思想构造模型数据前提稳健性检验共同趋势（CT）检验安慰剂检验stata示例DID估计平行趋势检验安慰剂检验基本思想双重差分法可以理解为对随机分配实验的一种模拟

PD我是你的真爱粉·2024-09-10 06:00

r语言做绘制精美pcoa图_R语言高级绘图 — ggplot2

2)PCA的作图PCA主成分分析，可以将高维数据进行降维处理。

weixin_39560002·2024-09-10 06:59

Java中的数据降维技术：如何实现PCA和t-SNE

在这篇文章中，我们将探讨如何在Java中实现数据降维技术，特别是主成分分析（PCA）和t-SNE。这两种技术在数据预处理和可视化中非常重要，它们帮助我们将高维数据转换为低维数据，保留数据的主要特征。

省赚客app开发者·2024-09-09 08:47

3D 场景模拟 2D 碰撞玩法的方案

目录方法概述顶点到平面的垂直投影求解最小降维OBB主成分分析（PCA）协方差矩阵求矩阵特征值Jacobi方法OBB拉伸方法对于类似《密特罗德生存恐惧》和《暗影火炬城》这样3D场景，但玩法还是2D卷轴动作平台跳跃

长脖鹿Johnny·2024-09-08 14:14

HMM 隐马尔可夫模型初学（二）

如上所述，有两类状态：一类是地面潮湿状态observationstata（A、B、C）；一类是天气情况latentstata（

小贝学生信·2024-09-06 12:25

倾向得分匹配法（PSM）

2、PSM的stata应用以数据集ldw_exper.dta为例，该数据集包含结果变量re78（1978年实际收入），处理变量t（是否参加就业培训），协变量age（年龄），educ（教育年限），black

姚利汪汪汪·2024-09-05 22:17

Python(C)图像压缩导图

要点傅里叶和小波变换主成分分析彩色图压缩制作不同尺寸图像K均值和生成式对抗网络压缩无损压缩算法压缩和解压缩算法离散小波变换压缩树结构象限算法压缩矩阵分解有损压缩算法量化模型有损压缩算法JPEG压缩解压缩算法

亚图跨际·2024-08-30 07:36

深度学习100问7-向量降维的算法有那些

一、主成分分析（PCA）PCA就像你整理一堆考试成绩单。假如成绩单上有好多科目成绩，这就像一个高维向量。但有些科目成绩关系很紧密，比如数学好的同学一般物理也不错，化学也还行。

不断持续学习ing·2024-08-29 11:54

【机器学习】初学者经典案例（随记）

无监督学习：使用不带标签的数据进行训练，包括聚类（如客户细分）和降维（如主成分分析）。强化学习：通过与环境的交互学习策略，以最大化累积奖励（如AlphaGo）。

听忆.·2024-08-28 11:09

主成分分析（PCA）附Python实现

主成分分析矩阵分解特征值和特征向量特征值分解奇异值分解主成分分析（PCA）Python实现主成分分析方法（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的数据分析方法。

不染53·2024-08-27 00:30

每天一个数据分析题（四百九十）- 主成分分析与因子分析

在主成分分析中，主成分的选择通常是按照（）的大小排序来进行的。

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-26 04:07

【机器学习】特征工程的基本概念以及LASSO回归和主成分分析优化方法

LASSO（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator）回归是一种用于回归分析的线性模型，它通过引入L1正则化（Lasso正则化）来简化模型并减少过拟合的风险主成分分析

Lossya·2024-08-25 15:48

python库——sklearn的关键组件和参数设置

文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn，简称sklearn，是Python中一个广泛使用的机器学习库

零度°·2024-08-23 21:26

每天一个数据分析题（四百九十三）- 主成分分析与因子分析

在主成分分析中，主成分的个数通常是由（）来确定的。

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-22 11:34

每天一个数据分析题（四百九十一）- 主成分分析与因子分析

因子载荷矩阵是主成分载荷矩阵（）的结果A.最小方差斜交旋转B.最大方差斜交旋转C.最小方差正交旋转D.最大方差正交旋转数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习，Spark八个方向的专项练习题库，数据分析从业者刷题必备神器！

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-22 11:33

Linux 软链接和硬链接

常用于将目录层次较深的文件链接到比较容易访问的目录中创建软链接使用ln-s源文件软链接命令就可以创建一个软链接，软链接可以对文件、目录、跨文件系统的文件或目录创建文件的软链接[root@ecs-centos-7tt]#stata.txt

Linux开发那些事儿·2024-02-20 15:39

每天一个数据分析题（一百五十九）

主成分分析（PCA）不适宜单独用于哪种情况？

紫色沙·2024-02-20 13:16

多元统计分析课程论文-聚类效果评价

UnsupervisedLearningonCountryData(kaggle.com)代码参考：Clustering:PCA|K-Means-DBSCAN-Hierarchical||Kaggle基于特征合成降维和主成分分析法降维的国家数据集聚类效果评价目录

talle2021·2024-02-19 11:45

Spark编程实验六：Spark机器学习库MLlib编程

目录一、目的与要求二、实验内容三、实验步骤1、数据导入2、进行主成分分析（PCA）3、训练分类模型并预测居民收入4、超参数调优四、结果分析与实验体会一、目的与要求1、通过实验掌握基本的MLLib编程方法

Francek Chen·2024-02-14 14:48

单细胞数据分析之PCA再认识与ScaleData函数

我们首先再认识一下PCA数据做PCA分析的前提是1、主成分分析认为主元之间彼此正交，样本呈高斯分布；2、主成分分析假设源信号间彼此非相关；那么这里我们需要讨论一下，我们的单细胞或者空间转录组数据是呈现高斯分布的么

单细胞空间交响乐·2024-02-14 04:18

机器学习入门--主成分分析原理与实践

主成分分析主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，简称PCA）是一种常用的降维技术和数据分析方法。它通过线性变换将原始高维数据映射到低维空间，从而提取出数据中最重要的特征。

Dr.Cup·2024-02-13 13:06

R数据分析：主成分分析及可视化

isausefultechniqueforexploratorydataanalysis,allowingyoutobettervisualizethevariationpresentinadatasetwithmanyvariables.主成分分析是一个常见的降维

Codewar·2024-02-13 13:56

《统计学简易速速上手小册》第6章：多变量数据分析（2024 最新版）

文章目录6.1主成分分析（PCA）6.1.1基础知识6.1.2主要案例：客户细分6.1.3拓展案例1：面部识别6.1.4拓展案例2：基因数据分析6.2聚类分析6.2.1基础知识6.2.2主要案例：市场细分

江帅帅·2024-02-12 11:56

微软和苏黎世联邦理工学院开源SliceGPT创新压缩技术节省大量部署资源；OpenAI成立儿童安全团队，防AI误用

SliceGPT利用主成分分析和正交矩阵变换实现了计算不变性，通过切片操作将模型的参数体量压缩了25%左右，同时保持了高质量的生成任务性能。SliceGPT的技术特点包括简单高效、保持性能、

go2coding·2024-02-12 06:43

【计算机视觉】计算机视觉与深度学习-10-生成网络-北邮鲁鹏老师课程笔记

计算机视觉与深度学习-10-生成网络-北邮鲁鹏老师课程笔记无监督学习聚类K-means降维线性降维主成分分析非线性降维自编码特征学习密度估计贝叶斯决策生成模型生成模型的应用生成模型分类密度估计参考密度估计分类显示的密度估计

暖焱·2024-02-11 02:14

一文了解什么是倾向得分匹配PSM？

很多统计软件都支持PSM，如SPSS和stata。SPSSAU最新版本也提供了倾向得分匹配。下面我们就一起来了解下，究竟什么是倾向得分匹配？以及如何分析？

spssau·2024-02-10 18:23

Stata实证命令代码汇总

Stata代码命令汇总数据内容：包括数据导入和管理、数据的处理、描述性统计、相关性分析、实证模型、内生性解决、检验分析、结果导出具体如下：一、数据导入和管理：数据导入、数据导出二、数据的处理：生成新变量

m0_71334485·2024-02-10 11:06

数据处理方法—— 7 种数据降维操作！！

文章目录数据降维1.主成分分析（PCA）2.线性判别分析（LDA）3.t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）4.局部线性嵌入（LLE)5.多维缩放（MDS)6.奇异值分解（SVD)7.自动编码器（Autoencoders

JOYCE_Leo16·2024-02-10 06:13

学习笔记GMM（其三）

天鹰（中南财大——博士研究生）E-mail:[[email protected]]在通过前两期对广义矩估计GMM基本理论了解的基础上，下面要做的就是如何在STATA中实现操作。

天鹰_2019·2024-02-10 06:02

MATLAB实现偏最小二乘回归（PLSR）数学建模算法

它结合了主成分分析和多元线性回归的特点，旨在降低预测模型中的自变量之间的共线性，并通过捕捉自变量和因变量之间的主要关系来建立模型。

AI Dog·2024-02-10 06:29

Meta分析入门工具介绍

主要目的是先能够简单的复现一些论文的研究方法，按照计划是了解Revman，stata与R语言的相关分析方法即可。

Jabes·2024-02-09 22:00

特征工程:特征提取和降维-上

目录一、前言二、正文Ⅰ.主成分分析Ⅱ.核主成分分析三、结语一、前言前面介绍的特征选择方法获得的特征，是从原始数据中抽取出来的，并没有对数据进行变换。

林浩杨·2024-02-09 00:01

Stata学习（1）

一、五大窗口Command窗口：实现人机交互来导入一个自带数据：sysuse是导入系统自带的数据，auto导入该数据的名称，后面的clear是清除之前的数据结果窗口：展示计算结果、查找功能在Edit的find可以实现查找功能，或者ctrl+f；清屏右击有clear回顾窗口：保存执行过的命令，漏斗可以进行筛选，点击后会自动跑到命令窗口，直接双击会执行导入编辑器可以保存：变量窗口：小箭头可以把变量搞到

何仙鸟·2024-02-08 22:52

stata学习（2）

先导入自带数据，保留几个变量方便操作生成一个新变量：表里就有了：把make空格后的内容取过来：对原来存在的变量进行修改：删除数据：row(N)也就是矩阵N的行数删除变量：画一个二维图像：qfit是曲线，lfit是直线通过grapheditor可以对图进行修改：画一个三维图：先载一个包：

何仙鸟·2024-02-08 22:51

图像聚类

（1）利用主成分分析后选取主成分利用k-means算法进行聚类（2）提取图像的灰度直方图，利用直方图作为特征向量聚类。

顽皮的石头7788121·2024-02-08 12:34

每天一个数据分析题（一百五十七）

当对多个连续型变量进行主成分分析（PCA）以降维并且简化数据时，以下哪项原则通常被用来决定应当保留多少个主成分？A.保留的主成分个数应当使得累积方差解释比例至少达到50%。

紫色沙·2024-02-08 09:53

每天一个数据分析题（一百五十六）

A.主成分分析适用于可解释性较强的预测模型，因为它减少了变量间的相关性。B.变量聚类旨在通过保留所有变量来减少信息损失，适合于所有类型的数据模型。

紫色沙·2024-02-08 09:51

数据统计分析三大软件之SPSS

作为与Stata/SAS一起成为世界公认的三大数据软件的SPSS，其功能齐全，操作简单，还具有强大的绘图功能。

科研侠·2024-02-07 20:03

【光伏功率预测】基于EMD-PCA-LSTM的光伏功率预测模型（Matlab代码实现）

本文提出一种经验模态分解（EMD）、主成分分析（PCA）和长短期记忆神经网络（LSTM）

程序猿鑫·2024-02-07 18:28

scanpy 教程 1：预处理和聚类 3k PBMCs

Tiger Z·2024-02-07 03:02

【机器学习与自然语言处理】预训练 Pre-Training 各种经典方法的概念汇总

概念合集：一】预训练Pre-Training，微调Fine-Tuning及其方法的概念区别前言请看此正文预训练Pre-Training无监督学习unsupervisedlearning概念：标签PCA主成分分析

溢流眼泪·2024-02-06 07:18

Stata收敛性分析（含详细代码说明和样例数据）

Stata收敛性分析（含详细代码说明和样例数据）收敛性分析是管理科学和运筹学中重要的概念，是一种解决决策者对他们的管理策略的反馈的方式和手段。它的最终目的是帮助管理者从复杂的环境中筛选最优的解决方案。

m0_71334485·2024-02-05 09:59

2024数学建模美赛B题参考思路+代码+论文

在此背景下，本文主要研究了在大雾情况下能见度主要影响因素和诸多估计方法，对给定数据进行了细致处理，并综合运用主成分分析、多元回归分析、预训练模型图像特征提取、随机森林深度学习算法、LSTM神经网络、摄像机标定算法等统计与算法

2024数学建模·2024-02-04 11:22

微习惯复盘与感恩日记2022-05-01

微习惯复盘：1、科研15分钟：stata学完了！非常开心。虽然后半截其实没有很认真地学，因为是一些具体的实证方法，具体用到的时候才会理解得更好。我觉得这些就先知道一下，要用的时候知道在哪里找就行。

小木山庄的溜溜·2024-02-04 07:30

如何用stata进行样本配对

我现在有一个数据库，有symbol，year，size，lev，ROA，top1，insown，ind，treated等变量要求：（1）根据同year同ind，相近的size，lev，ROA，top1，insown等特征变量，对treated=1的样本选择treated=0的匹配样本（1:1），（2）同时size，lev，ROA，top1，insown等为预选变量，我希望能够通过命令进行筛选，选择

古铜巧克力·2024-02-04 05:34

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