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发表于 2006-4-25 10:51:42 |显示全部楼层

因为是作所谓的交叉学科，专业面前说的比较业余，表笑我。

有五组数据，每组十个变量，Principal components analysis （PCA）的scores作完图，想取每组十个变量的score平均值再作图，这样得到五个点，每个点代表自己十个数据的平均值，这样的图可以称为mean-centered作图么？

SIMCA-P 11的PCA有mean-centered的意思在里面的对吧？所以，是不是也可以称得出这样的数据为“点中心平均值”。

认真看过一些数学爱好者写的meancent的matlab程序，和我的想要的概念不太一致。

谢谢了:confused:

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Ella-Ella
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发表于 2006-4-25 12:24:11 |显示全部楼层

I'm a fourth year mathematics student, based on my knowledge, I don't know this concept, sorry about that

双非DIY美硕申请总结

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gdhdanny
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发表于 2006-4-25 13:19:37 |显示全部楼层

这不是线形时间复杂度的选择算法么。（用线性时间在一个不规则数组里找到第
i大的元素。）具体的算法可以在google以"linear time algorithm"搜一下，很经典的。

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davidjacky
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发表于 2006-4-26 00:55:35 |显示全部楼层

原帖由 gdhdanny 于 2006-4-25 13:19 发表
这不是线形时间复杂度的选择算法么。（用线性时间在一个不规则数组里找到第
i大的元素。）具体的算法可以在google以"linear time algorithm"搜一下，很经典的。

没你说的那么复杂了，你那个是比较专业化了，其实，我用的都是基本知识。

就是一个基本的数学和统计问题的结合，我还在看书，很难找到满意的答案

另外，变量因果关系可以用什么算法实现？

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gdhdanny
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发表于 2006-4-26 01:21:48 |显示全部楼层

什么是变量因果？

谓词逻辑可以不？

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apple670
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发表于 2006-4-26 03:07:33 |显示全部楼层

有五组数据，每组十个变量，Principal components analysis （PCA）的scores作完图，想取每组十个变量的score平均值再作图，这样得到五个点，每个点代表自己十个数据的平均值，这样的图可以称为mean-centered作图么？

-----这个偶感觉不太象
但是具体应该是什么我不知道

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davidjacky
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发表于 2006-4-26 12:06:57 |显示全部楼层

原帖由 gdhdanny 于 2006-4-26 01:21 发表
什么是变量因果？

谓词逻辑可以不？

寻找变量之间的关系。线形回归都有自己的方程式的，对吧？那么复杂体系也会存在一些非线形的模型，事件的因果关系很难用一个简单的线形模型表达出来，这样子的话，我觉得复杂的生物系统更倾向于非线形的拟合，所以，希望能够借助前人已有的非线形模型基础，进行修改得到我可以用的数学公式，从而寻求这样的相关性。举个例子说，SIMCA-P 11可以实现一个功能，比如说，有十个因素（称为X变量），两个结果（称为Y变量），假如有若干个observations，组成一个矩阵，或者就说是dataset吧，simca-p可以拟合出一个初步的结果，得出哪些X变量和Y变量正相关或者负相关。

但是它表述的模型是X造成Y的，我希望能够衍生出更多的东西，比如说在生物体内，变量复杂多变，根本不知道谁是因，谁是果，如果能够初步确定因果关系，这样子对于疾病的发病机制研究将有个参考价值。

事实上，逻辑关系更好，因为毕竟很多变量之间的变化不是简单的因果关系，我试着从最简单的作起。谢谢！我在MSN再向你请教了

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深蓝深圳
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发表于 2006-4-26 12:10:09 |显示全部楼层

几里瓜啦几里瓜啦，，，，，

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gdhdanny
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发表于 2006-4-27 03:57:24 |显示全部楼层

原帖由 davidjacky 于 2006-4-26 12:06 发表

寻找变量之间的关系。线形回归都有自己的方程式的，对吧？那么复杂体系也会存在一些非线形的模型，事件的因果关系很难用一个简单的线形模型表达出来，这样子的话，我觉得复杂的生物系统更倾向于非 ...

dude, i'm getting more confused.

用数据拟合怎么可能反映出因果关系来？像LSM这类的东西顶多是做个趋势预测啊。

For complicated inter-biological relationships, you would probably need a knowledge base that contains all the possible rules that you could think of so that new knowledge could be generated with the help of an interpreter that deduce specific knowledge from those general ones (reason -> result) and induce in the opposite direction (result -> reasons). This is classic machine learning process in artificial intelligence. Google for it, there're quite a few resources that might be helpful.

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