Howtosignalprocessing
- Jak wybrać najlepszy główny komponent?
- Jak określić najlepszą liczbę komponentów PCA?
- Jaka jest dobra analiza głównego składnika?
- Jak oceniasz analizę głównych składników?
Jak wybrać najlepszy główny komponent?
Wybór głównych komponentów
Wspólnym sposobem wyboru głównych komponentów, które należy zastosować, jest ustawienie progu wyjaśnionej wariancji, takiego jak 80%, a następnie wybranie liczby komponentów, które generują skumulowaną sumę wyjaśnionej wariancji tak blisko tego progu.
Jak określić najlepszą liczbę komponentów PCA?
Wybór liczby komponentów
Istotną częścią korzystania z PCA w praktyce jest możliwość oszacowania, ile komponentów jest potrzebnych do opisania danych. Można to ustalić, patrząc na skumulowany współczynnik wariancji jako funkcję liczby komponentów: w [12]: pCa = pCa ().
Jaka jest dobra analiza głównego składnika?
Analiza głównych komponentów (PCA) jest techniką zmniejszania wymiarowości takich zestawów danych, zwiększania interpretacji, ale jednocześnie minimalizując utratę informacji. Robi to poprzez tworzenie nowych nieskorelowanych zmiennych, które sukcesywnie zmaksymalizują wariancję.
Jak oceniasz analizę głównych składników?
Aby zinterpretować każde główne elementy, zbadaj wielkość i kierunek współczynników dla oryginalnych zmiennych. Im większa wartość bezwzględna współczynnika, tym ważniejsze jest odpowiednia zmienna do obliczania komponentu.
