linear-discriminant

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Shinyの2グループと2グループ以上のLDAを切り替えるときのディメンションの数が正しくありません

私は実践者にメソッドをより使いやすくするための輝かしいアプリケーションを光のようなアプリケーションに含める方法を教えています。私は光沢を使って、ある種の変数の判別分析を行うWebアプリケーションを作っています。 3つ以上のグループが分析から選択されたときにアプリケーションは正常に機能しますが、スイッチ機能を使用して2つのグループにコードを変更すると、誤った次元のエラーが発生しています。コードは正常

switch-statement shiny linear-discriminant 2016-09-04

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'fitcdiscr'機能を実行するLDAの種類は何ですか？

新しいfitcdiscr MATLAB® functionは、LDAやQDAなどのいくつかの判別分析を行うことができます。しかし、MATLAB®内部の「正規化」と「ベイジアン」についての言及は、私を混乱させる助けになります。 fitcdiscrがデフォルトパラメータを使用する場合、どのような判別分析が行われますか？ベイジアン線形判別分析（BLDA）、フィッシャーのLDA（FLDA）、ある種のReg

matlab machine-learning classification lda linear-discriminant 2016-12-20

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Rコンソールはエラーに関係なく出力しますが、Shinyアプリはエラーのために出力されません。 Shinyアプリでエラーを回避するにはどうすればよいですか？

私はRコンソールに以下のコードを実行すると、私は10行で、次のエラーを取得： lda.defaultで「エラー（X、グループ化、...）： 変数5 6が一定であるように見えますグループ内 " ただし、残りのコードはまだ処理され、データがプロットされます。しかし、このコードを光沢のあるアプリに統合すると、プロットパネルにエラーメッセージが表示され、何も表示されません。 これを回避する方法はありますか

r shiny lda data-science linear-discriminant 2017-02-10

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テストパフォーマンスの比較

ここでいくつかのデータを扱い、glmとldaのテストパフォーマンスを比較しようとしています。 データが添付されています。これらは動作しません。しかし training = read.csv("train.csv") testing = read.csv("test.csv") model_glm <- glm(V1 ~.,family=binomial(link='logit'),data=

r machine-learning logistic-regression linear-discriminant 2017-02-16

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特定の確率でロジスティック回帰または他の分類を強制することができますか？

私はバイナリ変数[Yes/No]と連続変数（X）を持つデータセットを持っています。 私のデータセットから、X = 0.5のとき、観察の48％がはいになります。しかし、私は、X = 0.5の場合、Yesが50％であるべき真の確率を知っています。ロジスティック回帰を使ってモデルを作成すると、X = 0.5！= P [はい= 0.5]。 これを修正するにはどうすればよいですか？私は正しい点を真実に渡さな

r logistic-regression spss linear-discriminant 2016-12-28

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カーフィッシャーの効果をどうやって元に戻すことができますか？

私は自分のプロジェクトでカーネルフィッシャーの判別分析を使用しました。私の問題は、カーネル関数を使ってデータセットをマップしたときに、すべてのデータとすべての固有値と固有ベクトルがその空間にあり、新しいサンプルをテストするためにいくつかの問題に直面するという事実に起因します。その例を説明しましょう。たとえば、各サンプルを説明するための10個のフィーチャを含む50個のサンプルがある場合、データマトリ

machine-learning classification svm data-mining linear-discriminant 2016-08-13

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MASSをプロットする方法：qdaスコア

this questionから、二次判別分析（QDA's）スコアを抽出してPCAスコアのようにしてから再利用することが可能かどうかは疑問でした。ここでは、ここで z <- qda(Sp ~ ., Iris, prior = c(1,1,1)/3, subset = train) ## get the whole prediction object pred <- predict(z) ##

r quadratic linear-discriminant 2016-10-03

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R - "CAPdiscrim"と "lda" error "変数1がグループ内で一定であるように見える"

これまでの質問をトラブリングしていますが、役に立たないです。 私は、異なる変数（12）の観測値を持つ個体（117）から構成され、8つのレベルの因子変数によってグループ化されたデータセットを持っています。 私はアンダーソンとウィリスのアプローチに基づいてこれらのデータの主な座標を標準的に分析したいと思います。私はBiodiversityR :: CAPdiscrimを使って始めました。 ： vars

r statistics pca vegan linear-discriminant 2017-05-01

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LDA解釈

私は信用リスクに関する分析でLDeを使用するためにHMeasureパッケージを使用します。私は11000のobsを持っており、分析を発展させるために年齢と収入を選択しました。 LDAのR結果をどのように解釈するのか正確には分かりません。だから、私は信用リスクに応じて最良の変数を選択したかどうかはわかりません。 私はコードの下にあなたを示します。 ETA = AGEとSTIPENDIO =所得 どう

r lda risk-analysis linear-discriminant 2016-10-17

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LDA精度は元のデータセットよりもデータセットの方が高い

LDAでデータセットを縮小しようとしています。私は、データセットを減らすと精度が落ちると思います。しかし、ランダムなシードに応じて、私はときどき縮小版が私により高い精度を与えてくれます。 X, y = make_classification(1000, 50, n_informative=10, n_classes=20) X1, X2, y1, y2 = train_test_split(X,

python machine-learning scikit-learn dimensionality-reduction linear-discriminant 2017-02-17

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