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प्रधान घटक विश्लेषण (पीसीए) एक रैखिक आयामी कमी तकनीक है। यह निर्माण किए गए चर के एक छोटे सेट के लिए एक बहुभिन्नरूपी डेटासेट को कम करता है जितना संभव हो उतना जानकारी (अधिक विचरण) के रूप में संरक्षित करता है। ये चर, जिन्हें प्रधान घटक कहा जाता है, इनपुट चर के रैखिक संयोजन हैं।

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क्या कर्नेल पीसीए मानक पीसीए के बराबर रैखिक कर्नेल के साथ है?
यदि कर्नेल पीसीए में मैं एक रैखिक कर्नेल चयन करता हूं , तो क्या परिणाम सामान्य रेखीय रैखिक से अलग होने वाला है ? क्या समाधान मौलिक रूप से अलग हैं या कुछ अच्छी तरह से परिभाषित संबंध मौजूद हैं?K(x,y)=x⊤yK(x,y)=x⊤yK(\mathbf{x},\mathbf{y}) = \mathbf x^\top \mathbf y
17 pca  kernel-trick 
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विलक्षण मूल्य अपघटन (SVD) की गणना करने के लिए कुशल एल्गोरिदम क्या हैं?
प्रमुख घटक विश्लेषण पर विकिपीडिया लेख बताता है कि मैट्रिक्स बनाने के बिना के एसवीडी की गणना करने के लिए कुशल एल्गोरिदम मौजूद हैं , इसलिए एसवीडी की गणना अब डेटा मैट्रिक्स से एक प्रमुख घटक विश्लेषण की गणना करने का मानक तरीका है, जब तक कि केवल मुट्ठी भर …
17 pca  algorithms  svd  numerics 
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क्या मजबूत तरीके वास्तव में बेहतर हैं?
मेरे पास विषयों के दो समूह हैं, A, और B, प्रत्येक का आकार लगभग 400 है, और लगभग 300 भविष्यवक्ता हैं। मेरा लक्ष्य एक द्विआधारी प्रतिक्रिया चर के लिए एक भविष्यवाणी मॉडल बनाना है। मेरा ग्राहक ए पर बी से निर्मित मॉडल को लागू करने का परिणाम देखना चाहता है …
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एसवीडी / पीसीए के लिए "सामान्यीकरण" चर
मान लीजिए हम NNN औसत दर्जे का चर, (a1,a2,…,aN)(a1,a2,…,aN)(a_1, a_2, \ldots, a_N) , हम एक नंबर करने के M>NM>NM > N माप की, और उसके बाद प्रदर्शन करना चाहते विलक्षण मूल्य अपघटन के लिए उच्चतम विचरण के कुल्हाड़ियों को खोजने के लिए परिणामों पर MMM , NNN -डायमेंशनल स्पेस में …
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प्रधान घटक विश्लेषण "पीछे की ओर": चर के दिए गए रैखिक संयोजन द्वारा डेटा का कितना विचरण समझाया जाता है?
मैंने छह चर AAA , BBB , CCC , DDD , EEE और एक प्रमुख घटक विश्लेषण किया है FFF। अगर मैं सही ढंग से समझता हूं, तो असम्बद्ध PC1 मुझे बताता है कि इन चरों में से कौन सा रैखिक संयोजन डेटा में सबसे अधिक विचरण का वर्णन करता …
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आउटर डिटेक्शन के लिए रोबस्ट पीसीए बनाम मजबूत महालनोबिस दूरी
मजबूत पीसीए (के रूप में द्वारा विकसित Candes एट अल 2009 या बेहतर अभी तक Netrepalli एट अल 2014 ) है मल्टीवेरिएट बाहरी पता लगाने के लिए एक लोकप्रिय तरीका है, लेकिन महालनोबिस दूरी भी एक दिया बाहरी पता लगाने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता सहप्रसरण मैट्रिक्स के मजबूत, …
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PCA घटक के साथ एक चर (बाइपोलॉट / लोडिंग प्लॉट पर) का उचित संघ माप क्या है?
मैं FactoMineRअव्यक्त चर के लिए माप के अपने डेटा सेट को कम करने के लिए उपयोग कर रहा हूं । ऊपर दिए गए चर का नक्शा मेरे लिए व्याख्या करने के लिए स्पष्ट है, लेकिन जब चर और घटक के बीच जुड़ाव की बात आती है तो मैं भ्रमित हो …
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मुख्य घटक विश्लेषण करने से पहले डेटा को लॉग-ट्रांसफ़ॉर्म क्यों करें?
यहाँ एक ट्यूटोरियल के बाद Im: http://www.r-bloggers.com/computing-and-visualizing-pca-in-r/ पीसीए की बेहतर समझ हासिल करने के लिए। ट्यूटोरियल आईरिस डेटासेट का उपयोग करता है और पीसीए से पहले एक लॉग ट्रांसफॉर्मेशन लागू करता है: सूचना निम्न कोड में हम के रूप में [1] और सेट द्वारा सुझाए गए सतत चर के लिए …
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क्या मल्टीराएट गॉसियन डेटा के पीसीए घटक सांख्यिकीय रूप से स्वतंत्र हैं?
क्या पीसीए घटक (प्रमुख घटक विश्लेषण में) सांख्यिकीय रूप से स्वतंत्र हैं यदि हमारा डेटा बहुभिन्नरूपी सामान्य रूप से वितरित किया जाता है? यदि हां, तो इसे कैसे प्रदर्शित / सिद्ध किया जा सकता है? मैं पूछता हूं क्योंकि मैंने इस पोस्ट को देखा , जहां शीर्ष उत्तर बताता है: …
16 pca  independence  svd 
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मानचित्रों पर स्थानिक और लौकिक सहसंबंध दिखाना
मेरे पास संयुक्त राज्य भर के मौसम स्टेशनों के नेटवर्क के लिए डेटा है। यह मुझे एक डेटा फ्रेम देता है जिसमें दिनांक, अक्षांश, देशांतर और कुछ मापा गया मान होता है। मान लें कि डेटा प्रति दिन एक बार एकत्र किया जाता है और क्षेत्रीय पैमाने के मौसम से …
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हम क्लस्टरिंग के साथ आयामी कमी को कब जोड़ते हैं?
मैं दस्तावेज़-स्तरीय क्लस्टरिंग करने की कोशिश कर रहा हूं। मैंने टर्म-डॉक्यूमेंट फ़्रीक्वेंसी मैट्रिक्स का निर्माण किया है और मैं k- साधनों का उपयोग करके इन उच्च आयामी वैक्टरों को क्लस्टर करने का प्रयास कर रहा हूं। सीधे क्लस्ट करने के बजाय, मैंने जो भी किया, वह पहले यू, एस, वीटी …
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एक प्रश्नावली की विश्वसनीयता का आकलन: आयामीता, समस्याग्रस्त वस्तुओं, और क्या अल्फा, लैम्ब्डा 6 या किसी अन्य सूचकांक का उपयोग करना है?
मैं एक प्रयोग में भाग लेने वाले प्रतिभागियों द्वारा दिए गए स्कोर का विश्लेषण कर रहा हूं। मैं अपनी प्रश्नावली की विश्वसनीयता का अनुमान लगाना चाहता हूं जो किसी उत्पाद के प्रति प्रतिभागियों के दृष्टिकोण का अनुमान लगाने के उद्देश्य से 6 वस्तुओं से बना है। मैंने क्रोनबाक के अल्फा …
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पीसीए स्कोर की व्याख्या करना
पीसीए स्कोर की व्याख्या करने में कोई मेरी मदद कर सकता है? मेरा डेटा भालू की ओर दृष्टिकोण पर एक प्रश्नावली से आता है। लोडिंग के अनुसार, मैंने अपने प्रमुख घटकों में से एक को "भालू के डर" के रूप में व्याख्या किया है। क्या उस प्रिंसिपल कंपोनेंट के स्कोर …
16 pca 
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आंशिक कम से कम वर्गों, कम रैंक प्रतिगमन, और प्रमुख घटक प्रतिगमन के बीच क्या संबंध है?
क्या कम रैंक प्रतिगमन और प्रमुख घटक प्रतिगमन आंशिक कम से कम वर्गों के विशेष मामले हैं? यह ट्यूटोरियल (पृष्ठ 6, "उद्देश्यों की तुलना") कहता है कि जब हम एक्स या वाई (यानी, "आंशिक नहीं") को प्रोजेक्ट किए बिना आंशिक रूप से कम से कम वर्ग करते हैं, तो यह …
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पीसीए और के-गुना क्रॉस-वैलिडेशन इन कैरट पैकेज आर
मैं सिर्फ कर्सरा पर मशीन लर्निंग कोर्स के एक व्याख्यान को फिर से देखता हूं। जिस अनुभाग में प्रोफेसर पर्यवेक्षित शिक्षण अनुप्रयोगों में पूर्व-प्रसंस्करण डेटा के लिए पीसीए पर चर्चा करते हैं, उनका कहना है कि पीसीए को केवल प्रशिक्षण डेटा पर ही किया जाना चाहिए और फिर क्रॉस सत्यापन …
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