问题标签 [mca]
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python - MCA() 返回“数组不得包含 infs 或 nans”
我有一个由 1 和 0 组成的数据框,它们充当元数据来描述主数据集的某些特征的属性。作为数据探索的一部分,我在数据帧上运行以下代码,以将这些特征标记表示为 2D 图。
但我遇到fit
以下错误:
数组不得包含 infs 或 nans
检查数据框后,我发现整个数据集中没有 infs 或 nans。所以问题一定是别的。
有人知道如何解决这个问题吗?
minecraft - 在 Java 中编辑 mca(MC Anvil 地图)中的块
对于我的个人项目,我需要编辑存储在 .mca 文件中的块中每个部分的每个字节。我已经可以生成块所需的字节。我唯一的问题是我无法理解如何在 java 中很容易地编辑这些类型的文件。
python - (Python) 新数据上的 Prince MCA 转换错误
我正在使用最新版本的王子(0.7.1),但这似乎也是以前版本的问题。
我有一个名为“cat”的分类数据框,我正在尝试为其查找嵌入。
当我将学习到的嵌入应用到原始数据集时,一切正常,但是当我将它应用到数据较少的数据集时:
我收到以下错误:
python - 在 Python 中使用 Prince 进行多重对应分析 - 无法让库运行
我一直在尝试使用 Python 中的 Prince 包来执行多重对应分析。我在网上读到有人在使用这个包时遇到了困难,但我遇到的错误与 Stack Overflow 上的其他帖子不同。
我正在使用蟒蛇。请参阅下面的所有计算机程序规格
当我这样做时,我得到了错误
蟒蛇:3.8.5
蟒蛇:7.19.0
jupyter核心:4.6.3
jupyter笔记本:6.1.4
qtconsole:4.7.7
ipython:7.19.0
ipykernel:5.3.4
jupyter 客户端:6.1.7
jupyter 实验室:2.2.6
NB转换:6.0.7
ipywidgets:7.5.1
NB格式:5.0.8
特质:5.0.5
谁能提供有关如何在 Python 中执行 MCA 的建议?
我将不胜感激任何帮助。我也尝试过 mca 包,但无济于事。我的最终目标是创建一个 MCA 情节。感谢您的时间和帮助。
python - 使用 Prince 包在 Python 中获取多重对应分析 (MCA) 图
我正在尝试在 Python 中绘制 2D MCA 图。我正在尝试复制在 Prince Github 存储库https://github.com/MaxHalford/prince中找到的教程
我目前有以下工作:
但是,当我运行 plot 命令时,即使包中有 plot_coordinates 函数,我也会收到以下错误。
任何有助于纠正此问题的帮助将不胜感激。谢谢你。
r - 将权重数据应用于 MCA 函数
我有一个包含 25 个定性变量的数据集,第 26 个变量对应于分配给每个人的权重。
我使用了包中的MCA
函数FactoMiner
,并考虑到我添加了选项的权重row.w
。这是我的代码:
但是,添加该row. w
选项会给我一条错误消息:
错误in MCA(Vague5_ACM[, -26], row.w = Vague5_ACM[, 26], quali.sup = 1:2, : length of vector row.w should be the number of active rows
如何解决这个问题呢?
r - 使用 fviz_famd_ind 中的“habillage”来可视化 FAMD 结果
我有一个 FAMD 和以下代码来可视化我的数据样本的结果。我使用生成基于 ggplot2 的可视化的包“factoextra”。过去它运行良好(见下图链接)。现在我重新计算/替换了一个变量以放入我的 FAMD 中,我无法再根据“习惯”进行着色了。我所有其他的可视化都不受影响。我收到以下错误消息:
.add_ind_groups(X, df, habillage) 中的错误:活跃个体的数量与因子 habillage 的长度不同。请删除变量 habillage 中的补充个体。
我不明白为什么它要我删除“补充个体”,因为它曾经有效,并且它说“habillage 还可以指定补充定性变量(通过其索引或名称)用于按组着色个体”。
我想根据我的补充变量 org_con 可视化我的数据。
这就是以前的结果: 带有按补充变量“org_con”分组的点的绘图图像
现在,除了“habillage”,我只能像这样想象它: image of plot with points ungrouped
r - 是否有与 HCPC 类似的 R 函数,但用于 ca 包输出?
我正在执行多重对应分析。我发现有两个包(我知道还有更多)FactoMineR 和 ca 来执行 MCA。问题是后者可以选择使用 lambda = "adjusted" 的 mcja() 函数执行 MCA,这提供了对主要尺寸惯性的更好近似。FactoMineR 包中的函数 MCA() 没有此选项。
问题是我现在想做一个层次聚类分析,FactoMineR 包中有一个函数叫做 HCPC(),它需要 MCA() 函数的输出。问题是我想用 mcja() 函数的输出进行分析,但我还没有找到这样的函数。有谁知道是否存在类似于 HCPC 但用于 mcja 函数输出的东西?还是我应该自己开发?
非常感谢您提前