मुझे पता है कि नियमित पीसीए प्रेक्षित डेटा के लिए संभाव्य मॉडल का पालन नहीं करता है। तो पीसीए और पीपीसीए के बीच बुनियादी अंतर क्या है ? PPCA अव्यक्त चर मॉडल में उदाहरण के लिए देखे गए चर , अव्यक्त (अप्राप्य चर x ) और एक मैट्रिक्स W होता है जिसे नियमित PCA की तरह अलंकारिक नहीं होना चाहिए। एक और अंतर जो मैं नियमित पीसीए के बारे में सोच सकता हूं वह केवल प्रमुख घटक प्रदान करता है, जहां पीपीसीए डेटा के संभावित वितरण प्रदान करता है।
क्या कोई व्यक्ति PCA और PPCA के बीच के अंतर पर अधिक प्रकाश डाल सकता है?
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देखें यहाँ ।
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अमी तावोरी
+1। मेरे जवाब यहाँ देखिए । आँकड़े।स्टैकएक्सचेंज . com/questions/ 208731 और यहाँ भी आँकड़े । स्टैकएक्सचेंज . com/questions/203087 । क्या आपने उन स्लाइड्स को पढ़ा है जिनसे आप जुड़े थे? वे हर चीज को विस्तार से समझाते हैं। क्या आप उस प्रदर्शनी का अनुसरण कर सकते हैं या यह बहुत जटिल है?
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अमीबा का कहना है कि मोनिका
@amoeba, मैंने उन स्लाइडों का अनुसरण किया जिनमें मुझे कुछ अंतर मिलते हैं लेकिन यह मुझे स्पष्ट अंतर्ज्ञान नहीं देता है कि पीपीसीए पीसीए क्या नहीं कर सकता है? अव्यक्त चर पेश करके तकनीकी रूप से क्या होता है? पीपीसीए में सहसंयोजक का अनुमान नियमित पीसीए में भी किया जा सकता है? यदि आप एक उत्तर जोड़ सकते हैं तो यह वास्तव में मददगार होगा
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वेंडेटा
@amoeba, उन दो सवालों का बहुत अच्छी तरह से उत्तर दिया गया है। विशेष रूप से संभाव्य पीसीए में प्रमुख उप-स्थान पर प्रश्न। इससे मुझे डब्ल्यू। से प्रमुख घटकों के आकलन को समझने में अधिक अंतर्ज्ञान प्राप्त होता है
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वेंडेट्टा
ठीक है, मैं उत्तर देने का प्रयास करूंगा, लेकिन मैं इन दिनों काफी व्यस्त हूं। मैं इस सप्ताह समय खोजने की कोशिश करूंगा, लेकिन अगले सप्ताह तक इसे स्थगित कर सकता हूं। (+1 रास्ते से)
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अमीबा का कहना है कि मोनिका