प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) की गुणवत्ता का आकलन करने के लिए एक अच्छा मीट्रिक क्या है?
मैंने एक एल्गोरिथ्म पर इस एल्गोरिथ्म का प्रदर्शन किया। मेरा उद्देश्य सुविधाओं की संख्या को कम करना था (जानकारी बहुत बेमानी थी)। मुझे पता है कि हमारे पास रखी गई भिन्नता का प्रतिशत इस बात का एक अच्छा संकेतक है कि हम कितनी जानकारी रखते हैं, क्या कोई अन्य सूचना मीट्रिक है जिसका उपयोग मैं यह सुनिश्चित करने के लिए कर सकता हूं कि मैंने अनावश्यक जानकारी को हटा दिया है और ऐसी जानकारी को 'खो' नहीं सकता है?
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कड़ाई से बोलना, "अनावश्यक" जानकारी नहीं है, जब तक कि आपके प्रारंभिक डेटा पूरी तरह से मेल नहीं खाते। आम तौर पर विचरण का प्रतिशत बरकरार रहता है ("हमने पहले पांच प्रमुख घटकों का उपयोग किया था, जो कि विचरण के 90% के लिए जिम्मेदार थे")। मुझे विकल्प देखने में दिलचस्पी है।
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स्टीफन कोलासा
चूँकि आपका एक टैग सूचना सिद्धांत है: पीसीए काम करता है या नहीं, इसका आकलन करने का एक अप्रत्यक्ष तरीका यह है कि उन सूचनाओं की जाँच करें जिनके तहत सूचना सिद्धांत हमें बताता है कि किसी दिए गए आयाम में कमी के लिए कम जानकारी हानि है। विकी का कहना है कि ऐसा तब होता है जब आपका डेटा गॉसियन सिग्नल प्लस गॉसियन शोर का योग होता है। en.wikipedia.org/wiki/…
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