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2 개의 환자 유형 - (환자 1의 33)과 (환자 2의 99) -로 구성된 132 x 107 데이터 세트가 있습니다. 내가 사용하는 제 2 구성 요소의 qqplot을 수행 할 때 다음 명령 pca = prcomp(data, scale. = TRUE) plot(pca$x, pch = 20, col = c(rep("red", 33), rep("blue",

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격자 (플롯)의 플롯에서 특이점 제거

일부 데이터를 격자가있는 산점도 매트릭스로 플롯하려고합니다. 그러나 데이터에는 몇 가지 이상 치가 포함되어 있습니다. 이것은 주 데이터의 매우 짜진 음모로 이어집니다. 플롯에서 특이 치를 제거하고 싶습니다. 관측치는 하나의 측정 된 변수에 대한 특이 치일 수 있지만, 다른 관측치에 대한 특이 치가 될 수는 없으므로 제거해야 할 특이 치의 계산은 행렬 내의

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하나의 클래스 분류 자 훈련

나는 오직 하나의 클래스에 관한 데이터가있는 분류 문제에 대해 연구하고 있으므로 "이상"클래스 인 다른 모든 가능성에 대해 "대상"클래스로 분류하고 싶습니다. 따라서 One Class Classifier 또는 LibSVM classifier를 사용하려고합니다. 하지만 여기에 질문 : "이상한"클래스에 대한 교육 데이터를 제공해야합니까? 그렇다면 대상 클래스

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데이터 프레임의 열에 이상 치를 검출하는 방법은 무엇입니까? R

에 나는 데이터 프레임을 가지고,이 가정 : names<-c("a","a","a","a","a","b","b","b","b","b","c","c","c","c","c","c","c","c") var1<-c(0.942999593,0.935507266,0.973589623,0.969415912,0.95230801,0.935507266,0.888740961,0

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Matlab에서 LibSVM을 사용하는 하나의 클래스 SVM - 개념

아마도 이것은 쉬운 질문 일 수 있습니다.하지만 한 클래스 SVM의 LibSVM 구현의 개념적 기초를 이해하고 내가하고있는 일이 허용되는지 확인하고 싶습니다. 이 경우 외부 값 검색 및 제거를 위해 하나의 클래스 SVM을 사용하고 있습니다. 이것은 데이터 전처리 단계로서 더 큰 시계열 예측 모델과 관련하여 사용됩니다. 즉, 저는 Y 벡터 (클래스 라벨이 아

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이상한 분석이 너무 오래 걸린다

R에 faoutlier 패키지의 forward.search을 사용하여 이상 값 분석을 수행하고 있지만 결과가 너무 오래 걸립니다. 나는 그 일을 제대로하고 있는지, 어떻게하면 더 빨리 (예를 들어 매개 변수를 설정하여) 그 일을 더 빨리 할 수 있는지 확인하고 싶었습니다. library(faoutlier) mydata.girls=read.table(

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jitter boxplot에서 모든 이상치의 모양을 바꿉니다

나는 그물을 둘러 보았고 jittering과 외계인의 모양을 바꾸는 것에 관한 많은 것을 발견했지만이 특정 문제에 관해서는 아무것도 찾을 수 없습니다. jittered 데이터 포인트가있는 흑백 박스 플롯을 원합니다. 그렇게 할 수 있습니다. 아웃 라이어의 모양을 변경하고 싶습니다. 점수가 4 인 경우가 여러 개 있지만 중 하나만 빈 원으로 바뀝니다. 특정

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지수 데이터 세트를 다룰 때 mquantiles()를 정확하게 사용하고 있습니까?

데이터 세트 내에서 주어진 값의 퀀 타이 이즈를 제공하는 가장 정확한 함수를 찾으려고합니다. 데이터 세트는 (항상) 지수 분포가 될 것입니다. 다음과 같이 내가 사용 방법은 (그리고 코딩이 나쁜 경우 정말 인프라 사람이 아닌 통계 친구, 나 매일 dev에 해요으로 나는, 사과) : import sys, scipy, numpy from matplotlib

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libsvm matlab에서 교차 유효성 검사를 위해 하나의 클래스에 레이블 지정

MATLAB에서 LibSVM을 사용하여 하나의 클래스 분류를 사용하고 싶습니다. 데이터를 학습하고 교차 유효성 검사를 사용하고 싶지만 이상 값에 레이블을 지정하기 위해 수행해야 할 작업을 알지 못합니다. 예를 들어 내가이 데이터가있는 경우 : trainData = [1,1,1; 1,1,2; 1,1,1.5; 1,1.5,1; 20,2,3; 2,20,2; 2,2

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Weka Gridsearch libsvm이 단일 클래스 (one-class)를 처리 할 수 없습니다.

Weka에서 LibSVM의 래퍼를 사용하여 하나의 클래스 분류기에 대해 최상의 매개 변수를 얻으려고합니다. 이러한 이유로 , 나는 weka.classifiers.meta.GridSearch에 갈거야 그리고 나는 LibSVM 하나 개의 클래스를 선택합니다. 내가 사용하는 모든 데이터는 동일한 클래스로 라벨이 지정됩니다. weka.classifiers.meta