在 R 中使用 factoextra 更改補充列的顏色

[英]Change colour of supplementary column using factoextra in R

我正在嘗試使用 package factoextra 中的fviz_ca_col()在對應分析中更改用於補充列的顏色，但是從默認col.col.sup col.col.sup = "darkred"更改顏色時我似乎沒有得到任何響應. 可重現的例子： 生成的 plot 具有默認深紅色的補充列"Alte ...

按名稱過濾 MJCA 中的繪圖元素

[英]Filtering plotted elements in MJCA by their name

我正在嘗試在 WG93 數據集上執行 MJCA，我想看看教育水平如何隨着強烈的意見而變化。 問題是我不知道如何從 mjca object 中過濾掉不必要的元素。 也就是說，給定級別名稱向量data_mjca$levelnames ，我只想選擇那些包含"edu" 、 "1"或"5"的元素。 特別是在下 ...

MCA 使用 FactorMineR 庫在 R 中輸出多少個主成分？

[英]How many principal components does MCA outputs in R using FactorMineR library?

我不確定 R 中 FactoMineR 庫中的 MCA() function 的 output。 例如我想要 10 個組件，所以我運行以下代碼： ncp（代表維數）是否給了我 10 個組件？ ...

在 python 中為 MCA 和 FAMD 使用 Prince 庫

[英]Using Prince library for MCA and FAMD in python

如何對訓練和測試數據集進行混合數據因子分析（FAMD）？ 通常，要應用 sklearn PCA，使用以下代碼： 但是，當我使用王子 package時， .transform()不能應用於測試集。 它給出了如下所示的值錯誤？ ...

x * w 中的 dudi.hillsmith 錯誤：二元運算符的非數字參數

[英]dudi.hillsmith error in x * w : non-numeric argument to binary operator

我正在重新運行大約 6 個月前編寫的 RLQ 和第 4 個角分析。 但是，分析 Q 表時出現錯誤。 我一直在關注 Stephane Dray 的 (2013) 教程並使用環境表的 dudi.pca（R，6 個站點的 6 個“數字”變量）， 用於物種存在表的 dudi.coa（L，6 個站點的 15 ...

使用adjustText避免label重疊與Python王子對應關系分析

[英]Using adjustText to avoid label overlap with Python prince correspondence analysis

我已經閱讀了 package adjustText在避免 label 重疊方面的效率，我想使用以下由prince創建的圖表： 這是創建圖像的代碼： 在我能找到的所有adjustText示例中，總是可以直接訪問標簽的坐標。 在這種情況下如何訪問標簽的坐標？ 如何將adjust_text應用於此圖？ ...

如何修復：“CA(dt, graph = FALSE) 中的錯誤：以下變量不是定量 Var1”

[英]How to fix: “Error in CA(dt, graph = FALSE) : The following variables are not quantitative Var1”

我正在嘗試在 R 中使用對應分析。 似乎 FactoMineR 中 function "CA" 的第一個參數必須是列聯表。 “dt”是一個列聯表，但它返回變量不是定量的。 X1的一個level是空的，不知道是不是Correspondence Analysis的問題 output 是： ...

FactoExtra僅提取前5個維度

[英]FactoExtra is only extracting the first 5 dimensions

我試圖使用get_mca_ind()函數從FactoExtra解壓到在每個維度個人捐款MCA （從FactoMiner包），這樣我可以在進一步的分析中使用它。 無需獲取所有維度的信息，而是可以確定前5個維度，因此我可以確定需要多少維度（使用scree plot或其他閾值）。 #this sh ...

是否有R函數使用FactoMineR（或任何其他軟件包）繪制對應分析的第3維？

[英]Is there an R function for plotting the 3rd dimension of a correspondence analysis using FactoMineR (or any other package)?

我正在對從考古現場報告中提取的分類頻率數據進行對應分析。 我之所以選擇CA，是因為據我所知，它可以處理存在/不存在的情況，這通常是考古數據的本質。 我使用FactoMineR和factoextra包創建了第一維和第二維的漂亮雙目圖。 但是，查看特征值百分比，我真的很想將第三個維度與前兩個維 ...

如何在素食主義者中重新縮放變量並測量從CCA坐標到質心的距離？

[英]How do you rescale variables and measure distance from CCA coordinate to centroid in vegan?

我是生物信息學實驗室的新學生，如果有任何問題，請隨時糾正我。 我已經使用R中的vegan軟件包通過以下腳本進行了CCA： cca.analysis <- cca(mod ~ genus1 + genus2 + genus3, data) 我目前正在嘗試測量每個變量（類）的 ...

使用Harris Corner Detection對2張圖像進行Python OpenCV搜索對應

[英]Python OpenCV search correspondences of 2 images with Harris Corner Detection

我的老師給我們做了以下練習： 目前，我所做的唯一過程是使用cv2.cornerHarris（）獲取兩個圖像的“ Harris Corners”，並將這些圖像彼此相鄰放置。 現在，我不知道如何獲取角點本身及其周圍的區域以生成可用於模板匹配的模板。 我希望，如果我掌握了這個技巧， ...

在（M）CA之后對列（即變量）而非行（即個人）執行HCPC

[英]Performing HCPC on the columns (i.e. variables) instead of the rows (i.e. individuals) after (M)CA

在執行CA之后，我想在數據集的列上執行HCPC。 由於某種原因，我還必須在開始時指定所有列的類型均為“ factor”，然后再將它們遍歷並將其轉換為數值。 我不知道為什么會這樣，因為如果我檢查每一列的類型（未將它們指定為因子），它們似乎都是數字...但是，當我不加載並轉換數據時，卻得到了錯誤 ...

隨着時間的推移，去趨勢對應分析是否可能？

[英]Is a Detrended Correspondance Analysis over time possible?

我有一個數據集，其中包含在幾個不同地點測得的存在物種數據 。 數據是在10年的跨度內測得的。 在許多站點上，一年內進行了幾次測量。 測量頻率不是恆定的，也不是所有位置都測量了幾次，有些甚至只測量了一次。 我知道經典的去趨勢對應分析在這里沒有幫助，因為它沒有考慮輔助因子時間 。 是否 ...

縱向數據多重對應分析

[英]Multiple Correspondence Analysis on longitudinal data

我想探索一個分類變量隨着時間的推移相對於一組給定的其他分類變量的兩種模式的概況。 我在下面粘貼了此類數據集的可重現示例。 為了探索這種模式的行為，我決定使用多重對應分析（ FactoMineR包）。 為了考慮隨時間的變化，一種可能性是將數據集分成 5 個子樣本，代表 V5 的不同級別，然后在每個 ...

R中對應分析中的錯誤

[英]Error in Correspondence Analysis in R

我使用了函數CA：CA（data [，2：5]） 我得到了那個圖形： 我有一個包含五列的列聯表：一個定性數據和四個定量數據。 但是，我不想使用數字來獲得第一列的標簽。 如果我輸入CA(data[ ,1:5])我知道第一列是定性的而不是定量的，並且存在編譯錯誤，那么您知道如何顯示第 ...

Python中的簡單對應分析

[英]Simple correspondence analysis in Python

如何在 Python 中運行簡單對應分析 (CA)？ 在 sklearn 庫中，似乎只有多重對應分析 (MCA) 和規范對應分析 (CCA) 選項。 但是，我的數據不是分類數據，不需要 CCA 應用的額外線性約束。 基於CCA 上的這個鏈接<\/a>和MCA<\/a>上的這個 ...

刪除或隱藏R ggplot2 / factoextra圖上的Zeroline

[英]Remove or hide Zeroline on R ggplot2/factoextra plots

我在R中使用這個factoextra包進行通訊分析。 當我打印出結果圖時，找不到隱藏x和y零線的選項。 我知道主題設置基於ggplot2。有人可以幫助我找出如何隱藏這兩行嗎？ 請在下面找到代碼。 其他參考鏈接請參見此處： ggplot2主題 任何建議都可以！ 非常感謝 ...

mjca中MCA變量坐標和補充變量坐標的等效項是什么？

[英]What are the equivalents of MCA variables coordinates and supplementary variables coordinates in mjca?

我想在數據上使用mjca（“ ca”包），以便更實際地估算尺寸的解釋差異。 問題是我想提取活動變量和輔助變量的坐標，以便在數據框中進行編輯。 但是，mjca的輸出中未提供變量的名稱和尺寸。 在MCA（軟件包“ FactoMineR”）中，輸出如下所示： 有沒有一種方法可以將變量名稱 ...

R中的Corresp雙線圖-列得分繪制為0

[英]Corresp biplot in R - column scores plotted as 0

我對R很陌生，我正在嘗試對匯總數據進行Corresp分析（MASS程序包）。 盡管輸出顯示行和列得分，但生成的雙圖將列得分顯示為零，從而使該圖不可讀（所有值按預期方式由行得分排列，但沿列得分平緩）。 該代碼是 在此先感謝您對我做錯了什么以及如何進行修改提出任何建議，謝謝！ 馬丁 ...

在ggplot2中覆蓋兩個格式不同的qplots

[英]Overlay two differently formatted qplots in ggplot2

我有兩個散點圖，基於不同但相關的數據，它們是使用ggplot2的qplot（）創建的。 （學習ggplot並不是當務之急，因為qplot已經足以滿足我的需求）。 我想做的是疊加/疊加兩個圖表，以便每個圖表的x，y數據都繪制在相同的繪圖空間中。 復雜的是，我希望每個圖都保留其格式/美學。 ...