На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «mixOmics для гуманитариев» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Знания и навыки, Компьютерная литература, Программы. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
mixOmics для гуманитариев
0 баллов
0 мнений
0 чтений
Дата выхода
14 июня 2021
🔍 Загляните за кулисы "mixOmics для гуманитариев" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "mixOmics для гуманитариев" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Денис Владимирович Соломатин) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
Тематика посвященного основам статистической обработки педагогической информации учебного пособия оказалась на редкость востребованной и актуальной, что послужило стимулом к написанию продолжения. Учебное пособие предназначено для бакалавров, обучающихся по направлению подготовки «Математическое образование» интересы которых лежат в области статистической обработки социальной и педагогической информации. Из отличительных особенностей R хорош тем, что бесплатен и установлен на серверах Google Cloud и ИМ СО РАН, а значит позволяет задействовать вычислительную мощь современных суперкомпьютеров. Кроме того, статистический анализ большого числа переменных на сегодняшний день лучше всего реализован в его дополнительном пакете mixOmics, а в современных реалиях R позволяет неподготовленному читателю разворачивать веб-сервер для решения задач собственной онлайн-школы, на открытие которой всё больше нас вдохновляют современные реалии.
📚 Читайте "mixOmics для гуманитариев" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "mixOmics для гуманитариев", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
Размер данных уменьшается за счет проецирования данных в подпространство меньшей размерности, порождаемое PC, при одновременном охвате крупнейших источников различий между образцами.
Главные компоненты получены таким образом, чтобы их дисперсия была максимальной. С этой целью вычисляются собственные векторы и собственные значения матрицы дисперсии-ковариации, часто с помощью алгоритмов линейного разложения значения, когда количество переменных достаточно велико.
Тут будет реклама 1
Данные, как правило, центруют (опцией center = TRUE), а иногда и масштабируют (scale = TRUE) при вызове метода.Тут будет реклама 2
Масштабирование рекомендуется применять в том случае, если дисперсия неоднородна по переменным.
Первая главная компонента (PC1) определяется линейной комбинацией исходных переменных, что объясняет наибольшее количество вариаций. Вторая главная компонента (PC2) затем определяется как линейное сочетание исходных переменных, на которые приходится наибольшее количество оставшегося объема вариаций ортогонального (несвязанного) с первым компонентом.
Тут будет реклама 3
Последующие компоненты определяются также для других размерностей PCA. Таким образом, пользователь должен сообщить, сколько информации объясняется первыми ПК, поскольку они используются для графического представления выходов PCA.Тут будет реклама 4
Сначала загружаем данные. Чтобы загрузить свои собственные данные можно воспользоваться следующей командой:
My_result.pca <– pca(X) # 1 Запуск выбранного метода анализа
plotIndiv(My_result.pca) # 2 Визуальное представление образцов
plotVar(My_result.pca) # 3 Визуальное представление переменных
Если запустить PCA этим минимальным кодом, то будут использоваться следующие значения по умолчанию:
1. ncomp = 2: лишь первые две главные компоненты рассчитываются и используются при построении диаграмм;
2. center = TRUE: данные отцентрованы (среднее значение равно 0);
3. scale = FALSE: данные не масштабируются. Если установить scale = TRUE, то алгоритм стандартизирует каждую переменную (дисперсия станет равной 1).
Другие параметры также могут быть настроены дополнительно, с полным списком настроек можно ознакомиться вызвав ?pca.
В примере, показанном выше, две пары тем не являются значительно отличающимися визуально, поэтому конкретные образцы должны быть дополнительно исследованы, тогда участок корреляционного круга, содержащий много переменных, можно будет легко интерпретировать.
Мнения
О книге «mixOmics для гуманитариев» ещё никто не оставил отзыв — у вас есть шанс стать первым, чьё мнение задаст тон всему обсуждению! Поделитесь впечатлениями, эмоциями, замечаниями или рекомендациями. Ваш отзыв не только добавит живого голоса к произведению, но и поможет будущим читателям понять, стоит ли им открыть эту книгу. Не держите мысли при себе — ваше слово имеет значение!
Другие книги автора
Если «mixOmics для гуманитариев» пришлась вам по душе, самое время открыть для себя другие работы Денис Владимирович Соломатин! В этой подборке — только произведения того же автора, чтобы вы могли глубже погрузиться в его творческий мир и насладиться схожим стилем, темами и атмосферой. Возможно, следующая книга станет для вас ещё более ярким открытием.
