Phân Tích Tương Quan – Bài giảng 83: Principal Component Analysis
Bài viết Bài giảng 83: Principal Component Analysis thuộc chủ đề về Phân Tích Tương Quan đang được rất nhiều bạn quan tâm đúng không nào !!
Hôm nay, hãy cùng XÂY DỰNG LÂM ĐỒNG tìm hiểu Bài giảng 83: Principal Component Analysis trong bài viết hôm nay nhé !
Mời bạn Xem video Phân Tích Tương Quan
Giới thiệu về Bài giảng 83: Principal Component Analysis
Bài giảng về phân tích thành phần chánh (principal component analysis – PCA). Bài giảng sẽ điểm qua ý tưởng PCA, cách triển khai bằng R, và ứng dụng trong thực tế.
Tham khảo kiến thức về Phân Tích Tương Quan tại Wikipedia
Bạn nên tham khảo thêm nội dung về Phân Tích Tương Quan từ website Wikipedia tiếng Việt.
Câu hỏi về Phân Tích Tương Quan
Nếu có bắt kỳ thắc mắc nào về Phân Tích Tương Quan hãy cho chúng mình biết nhé, mọi câu hỏi hay góp ý của các bạn sẽ giúp mình hoàn thiện hơn trong các bài sau nhé!
Bài viết Bài giảng 83: Principal Component Analysis được mình và team tổng hợp từ nhiều nguồn. Nếu thấy bài viết Phân Tích Tương Quan giúp ích cho bạn thì hãy ủng hộ team Like hoặc Share nhé!
Hình ảnh về Phân Tích Tương Quan
Hình ảnh minh hoạ cho Phân Tích Tương Quan
Tham khảo thêm những video khác về Phân Tích Tương Quan tại đây: Nguồn tham khảo từ khóa Phân Tích Tương Quan tại Youtube
Thống kê về video Phân Tích Tương Quan
Video “Bài giảng 83: Principal Component Analysis” đã có 11019 lượt đã xem, được like 198 lần, được chấm 5.00/5 điểm.
Kênh Nguyễn Văn Tuấn đã dành nhiều công sức và thời gian để làm video này với thời lượng 00:32:30, mọi người hãy lan toả clíp này để cám ơn tác giả nhé.
Từ khoá cho video này: #Bàigiảng83 #Principal #Component #Analysis, phân tích đa biến,ngôn ngữ R, Phân Tích Tương Quan, Phân Tích Tương Quan, Phân Tích Tương Quan, Phân Tích Tương Quan
Nguồn: Phân Tích Tương Quan Tại Google
Rất cảm ơn Thầy vì bài giảng rất chi tiết. E có câu hỏi là khi dùng head() thì dữ liệu đọc chỉ có 6 hàng, trong khi đó dữ liệu đưa vào là 51 hàng, đó là thắc mắc của e. Mong thầy giải đáp. Em xin cảm ơn.
thầy ơi . thầy giải thích về "BRILL TAGGER" về xử lý ngôn ngữ tự nhiên giúp em với
Cảm ơn GS rất nhiều vì bài giảng rất dễ hiểu và đầy đủ này. Rất chờ mong bài giảng của GS về Linear Discrimination Analysis.
Em cảm ơn Thầy rất nhiều, nhờ bài giảng của Thầy mà em hiểu đc PCA như thế nào. Không biết thầy có bài giảng về Partial Least Squares regression không ạ. Chúc Thầy ngày càng nhiều sức khoẻ ạ.
Thầy và mọi người cho em hỏi, khi e làm PCA cho biến (variables) thì giá trị Dim 1 và Dim 2 cho mỗi variable sẽ được thể hiện qua hình.
Khi em làm PCA cho cá thể (individuals) thì Dim 1 và Dim 2 cho mỗi individuals sẽ được thể hiện qua hình.
Nhưng khi em gộp lại PCA cho variable and individuals vào 1 biểu đồ biplot thì giá trị của var hay individual khi gióng xuống Dim 1 và Dim 2 lại khác so với 2 hình trước đó khi vẽ tách riêng ạ.
Mong nhận được giải thích, em cảm ơn.
hay quá thầy ơi
Em thưa thầy thầy có thể làm video về UMAP được không ạ? Em đang tìm hiểu nhưng chưa hiểu rõ lắm ạ
Em cảm ơn bài giảng của thầy
Cảm ơn thầy rất nhiều về bài giảng này, giúp em hiểu hơn về PCA trong khi các trang khác không cụ thể và dễ hiểu như vậy. Rất mong thầy có thêm nhiều bài giảng về PCA ạ!
Em cảm ơn thầy. Rất mong thầy sẽ có thêm vài bài giảng có sự giải thích cụ thể hon về PCA
em cảm ơn Thầy về những video hữu ích như này ạ
Em đang cần dùng PCA để phân tích statistics kết quả nghiên cứu của em. Cảm ơn thầy nhiều!
mong thầy sớm ra ạ :>