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Statistical methods for analyzing two or more variables to uncover hidden structures and relationships.
Distinct from Large-Scale Matrix Factorization: Unlike matrix factorization alone, this covers the broader domain of dimensionality reduction and clustering for multivariate sets.
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react-vis est une bibliothèque de visualisation de données React et un framework de création de graphiques déclaratif utilisé pour créer des représentations graphiques composables. Il fournit un système pour rendre des visualisations complexes en composant des blocs de construction simples en structures de graphiques plus larges. La bibliothèque inclut des outils spécialisés pour le mappage de données hiérarchiques via des diagrammes sunburst et des tree maps, ainsi que la visualisation de flux et de relations utilisant des diagrammes de Sankey. Elle fournit également un visualiseur de données multivariées pour tracer des données de haute dimension via des coordonnées parallèles, des graphiques radar et des visualisations radiales. Le framework prend en charge les implémentations de graphiques standard pour les graphiques en ligne, en barres et en secteurs, ainsi que la gestion des légendes et les tracés de coordonnées orthogonales. Ces visualisations sont générées en utilisant des graphiques vectoriels scalables (SVG).
Enables the comparison of multiple quantitative variables using high-dimensional plotting techniques.
DataFrame is a C++ tabular data library and manipulation engine designed for managing heterogeneous data in contiguous memory. It functions as a statistical analysis framework and time series analysis toolkit, providing the means to store, index, and transform multidimensional datasets. The project distinguishes itself through a high-performance execution model that utilizes column-major storage, SIMD-aligned memory allocation, and a thread-pool for parallel computations. It employs a visitor-based algorithm dispatch system and policy-driven transformations to decouple data processing logic f
Provides dimensionality reduction, clustering, and matrix factorization to uncover structures in large datasets.