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主成分分析和聚类分析的区别
数据
分析
师—技术面试
答:
面试官:
聚类分析
你懂得的吧!在我们一些分析中,它也是我们经常用到的一类算法,下面你介绍一下K-means算法吧!小张:对于K-means算法,可以分为以下几个步骤:第一,从数据点中随机抽取K个数据点作为初始的聚类中心;第二:计算每个点到这K个中心点的距离,并把每个点分到距离其最近的中心中去;第三:求取各个类的均值...
一组数据可以用多种统计学方法吗
答:
不同
统计方法统计数量不相同,因为统计要求不一样1、系统
聚类分析
:是一门多元统计分类法,根据多种地学要素对地理实体进行划分类别的方法。对不同的要素划分类别往往反映不同目标的等级序列,如土地分等定级、水土流失强度分级等。2、相关分析:相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关...
统计
分析
论文
答:
有的认为样本容量应是变量个数的10~20倍,有的认为样本容量要在100以上比较合适,有的认为进行巴特莱特检验时的样本容量应该大于150方可,也有的认为不必苛求太多的样本容量,如在进行
主成分分析和
因子分析时当原始变量之间的相关性很小时,即使再扩大样本容量,也难以得到满意效果。 原始变量之间的相关性以及非线性关系问题...
数据
分析
师是做什么的?
答:
数据
分析
师主要工作是在本行业内将各种数据进行搜集、整理、分析,然后根据这些数据进行分析判断,在分析数据后对行业发展、行业知识规则等等进行预测和挖掘。数据分析师是数据师其中的一种,另一种是数据挖掘工程师,两者都是专业型人才。
面试数据
分析
师的常见问题
答:
41、除了
主成分分析
外你还使用其它数据降维技术吗?你怎么想逐步回归?你熟悉的逐步回归技术有哪些?什么时候完整的数据要比降维的数据或者样本好? 42、如何创建一个关键字分类? 43、你熟悉极值理论、蒙特卡罗逻辑或者其它数理统计方法以正确的评估一个稀疏事件的发生概率? 44、什么是归因分析?如何识别归因与相关系数?举例...
机器学习中的分类和回归
的区别
在哪里?
答:
无监督学习是另一种常见的机器学习方法,其使用无标签的训练数据,通过发现数据中的模式、结构或关联来进行学习。无监督学习的目标是对数据进行
聚类
、降维或异常检测等任务。常见的无监督学习算法包括聚类算法、关联规则挖掘、
主成分分析
(PCA)和自编码器等。3、强化学习(Reinforcement Learning)强化学习是...
单细胞系列课程-10 Trajectory inference analysis of scRNA-seq data...
答:
主成分分析
认为主元之间彼此正交,样本呈高斯分布;独立成分分析则不要求样本呈高斯分布。 总结:ICA和PCA一样,是一种线性降维方法。常被用于评估数据的原始组成。在ICA中,这些原始信号被认为是互相独立的,而且,ICA会先假定单细胞数据是非高斯分布的,实际上往往不是这样。
不同
的信号在ICA分析中同等重要,但ICA不能确定实...
转载---[转录组] 转录组专题——关于样本重复性问题小技巧
答:
依据样品的表达谱进行
聚类
,样品之间重复性较好时通常会聚在同一分支下。如果组内样本重复性较差可能会呈现无规则的聚类形式; ④ 重复性散点图:展示组内样本的重复性情况。图中偏离对角线的点越少,样品间的相关性越高,重复性越好。 图3 Omicsmart中样本关系分析图形 『4. PCA是什么?怎么看?』 答:
主成分分析
(...
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