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Publicada porLeticia Chavana Modificado hace 10 años
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Pedro Concejero Grupo de usuarios R Madrid 31 octubre 2012
PCA para clasificación de películas con matrices sparse. Ejemplo con base de datos netflix Pedro Concejero Grupo de usuarios R Madrid 31 octubre 2012
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Referencias Journal of Statistical Software: número especial sobre Psicometría y R Ejemplo de PCA con FactoMineR:
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Referencias El concurso Netflix:
La necesidad de utilizar matrices “sparse” (poco densas) para poder trabajar con netflix y SVD / PCA
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Referencias Muy buenos ejemplos y explicación (técnica) de SVD:
Descripción detallada de algoritmos de recomendación (incluyendo SVD / PCA)
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Referencias Ejemplo específico de factorización para clasificación de películas:
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Ejemplo “Movielens” Películas más populares
Distribución de autovalores y varianza acumulada (eje Y) en el espacio de componentes
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Ejemplo “Movielens” Películas más populares (174)
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Ejemplo “Movielens” Películas con mayor varianza (164)
Distribución de autovalores y varianza acumulada (eje Y) en el espacio de componentes
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Ejemplo “Movielens” Películas con mayor varianza (164)
Primeros 2 factores/componentes
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Ejemplo “Movielens” Películas con mayor varianza (164)
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Conclusiones Trabajo todavía sin finalizar (con el dataset netflix), pero prometedor El uso de librerías para matrices “sparse” es esencial (maravillosa librería Matrix) Múltiples posibilidades de librerías PCA, con muchas alternativas para probar: Número de componentes Tipo de extracción Rotación
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¡Muchas gracias por vuestra atención
¡Muchas gracias por vuestra atención! Y sobre todo, gracias a los organizadores de estas reuniones Datos de contacto:
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