JMP PCA 데이터 도움말!저는 JMP에서 PCA를 처음 사용합니다. 그것을 가지고 노는 것은 상당히 간단해 보입니다. 그러나 내 데이터를 업로드할 때 문제가 시작됩니다. 저는 3D GM을 하고 있으므로 각 랜드마크(총 36개)에는 X, Y, Z 좌표가 있습니다. 간단한 txt 또는 Excel 테이블에서 각 표본의 데이터는 36개의 행(각 랜드마크에 대한 행)이 있는 3개의 열(X, Y 및 Z 열)로 변환됩니다.
JMP에서 데이터를 변환해야 하는 것처럼 보입니다. 따라서 각 표본은 108개의 열(X1, Y1, Z1, X2, Y2, Z2 등)이 있는 단일 행이 됩니다. 단일 X, Y, Z 좌표를 가진 표본. 옳은? 둘째, 내 랜드마크 중 일부가 누락되었으며 각 표본에서 "랜드마크 8"이 누락된 것처럼 간단하지 않습니다. 누락된 데이터 추정 등의 장단점과 주장을 알고 있지만 그렇게 하고 싶지는 않습니다. RI에서는 누락된 데이터에 대해 단순히 "NA"를 사용했지만 JMP는 숫자/값/기호 결합을 좋아하지 않는 것 같습니다. 데이터 누락이나 빈 필드 대신 -를 좋아하는 것 같지도 않습니다. 어떤 도움이나 제안이라도 대단히 감사하겠습니다!
Re: JMP PCA 데이터 도움말!기본적으로 데이터 세트에 따라 다르다고 생각합니다...:
JMP 도움말 매뉴얼에 따르면 다음과 같이 읽을 수 있습니다.
MNI는 다변량 정규 분포를 기반으로 누락된 값을 대치합니다. 이 프로시저에서는 모든 변수에 연속 모델링 유형이 있어야 합니다. 알고리즘은 최소 제곱 전가를 사용합니다. 공분산 행렬은 쌍별 공분산을 사용하여 구성됩니다. 대각선 항목(분산)은 각 변수에 대한 모든 비결측값을 사용하여 계산됩니다. 임의의 두 변수에 대한 비대각선 항목은 두 변수에 대해 누락되지 않은 모든 관찰을 사용하여 계산됩니다. 공분산 행렬이 특이 행렬인 경우 알고리즘은 Moore-Penrose 의사 역행렬을 기반으로 최소 노름 최소 제곱 전가를 사용합니다.
Multivariate Normal Imputation을 사용하면 공분산에 대한 축소 추정기를 사용할 수 있습니다. 수축 추정기의 사용은 공분산 행렬의 추정을 개선하는 방법입니다.
SVD는 수백 또는 수천 개의 변수가 있는 데이터에 유용하지만
SVD 계산에는 공분산 행렬 계산이 필요하지 않기 때문에 SVD 방법은 많은 수의 변수가 포함된 광범위한 문제에 권장됩니다.
언젠가 나는 (jsl 스크립트를 사용하여) 빈 셀을 평균으로 바꿉니다.
차오
잔파올로
Re: JMP PCA 데이터 도움말!엄청난! 이것이 바로 내가 필요한 것입니다! 매우 감사합니다. 호기심에서 벗어나 토론 문헌을 소용없게 검토하고 있습니다. 다변량 정규 대 다변량 SVD를 선택한 특별한 이유가 있습니까? 놀라운 도움을 주신 모든 분들께 다시 한 번 감사드립니다!
Re: JMP PCA 데이터 도움말!안녕 공룡
나는 당신의 데이터 파일을 조금 조작했습니다. Numerico/continuous의 모든 열을 변환한 다음 JMP 기능인 EXPLORE MISSING VALUE--> MULTIVARIATE NORMAL Imputation을 사용하여 테이블에서 누락된 값을 대체했습니다. 그 후 PCA를 수행할 수 있게 되었습니다.
희망은 당신이 필요로 하는 것입니다 |(첨부된 TEST TABLE jmp를 확인하십시오)
Re: JMP PCA 데이터 도움말!도와 주셔서 감사합니다! 작업 데이터 세트의 JMP 테이블을 첨부했습니다(이제 적절하게 구성됨). 그래서 내가 당신을 올바르게 이해한다면 나는 누락 된 데이터에 대해 거의 SOL입니까? Analyze > Multivariate Methods > Principal Components로 이동하면 선택 가능한 열 상자가 있습니다. 데이터가 누락된 열에는 각 열 레이블 왼쪽에 빨간색 막대 그래프 아이콘이 있고 "완료" 열에는 파란색 삼각형 아이콘이 있습니다. 모든 열을 강조 표시하고 Y, 열(숫자 값이 필요함)으로 드래그하면 파란색 삼각형 열만 "예치"됩니다. 그래서 이것이 전체 열만 효과적으로 선택한다고 가정합니까? 테스트로 누락된 항목 중 일부를 값(복사되지는 않았지만 다른 모든 항목과 동일한 길이의 임의 값)으로 바꾸기 시작했습니다. 이상하게도 이 작업을 수행하고 다시 실행한 후에도 이러한 수정된 열은 여전히 "불완전"으로 표시되었습니다. 그래서 내가 무엇을 놓치고 있습니까? 가장 큰 질문은 누락된 데이터에 대해 어떻게 해야 할까요? 관련 종 간의 사소한 모양 변화를 비교하고 있기 때문에 누락된 데이터를 추정하고 싶지 않았기 때문에 추정이 물을 탁하게 만들 수 있습니다. 그것들은 매우 밀접하게 관련되어 있고 형태적으로 유사하기 때문에 그것들을 "혼합"하는 것은 그다지 이상적이지 않을 것입니다...
Re: JMP PCA 데이터 도움말!예, PCA는 각 관찰 또는 표본이 단일 행일 것으로 예상합니다. 첨부된 두 개의 테이블과 저장된 스크립트를 살펴보십시오. 한 형식에서 다른 형식으로 이동하려면 본질적으로 반대 작업인 '테이블 > 분할' 및 '테이블 > 스택'을 이해해야 합니다('도움말' 참조).
JMP는 누락된 숫자 값을 '.'로 표시합니다. nemeric 셀 중 하나를 두 번 클릭하고 해당 내용을 삭제하면 이 내용이 표시됩니다. 그러나 (관찰한 바와 같이) 한 열 내의 값은 동일한 데이터 유형과 모델링 유형을 가져야 합니다.
