Howtosignalprocessing
- Wie wählen Sie die beste Hauptkomponente aus??
- Wie bestimmen Sie die beste Anzahl von PCA -Komponenten??
- Was ist eine gute Hauptkomponentenanalyse?
- Wie bewerten Sie die Hauptkomponentenanalyse??
Wie wählen Sie die beste Hauptkomponente aus??
Auswahl der Hauptkomponenten
Die übliche Methode zur Auswahl der zu verwendenden Hauptkomponenten besteht darin, einen Schwellenwert der erklärten Varianz wie 80%festzulegen und dann die Anzahl der Komponenten auszuwählen, die eine kumulative Summe der erklärten Varianz so nah wie möglich dieser Schwelle erzeugen.
Wie bestimmen Sie die beste Anzahl von PCA -Komponenten??
Auswahl der Anzahl der Komponenten
Ein wesentlicher Bestandteil der Verwendung von PCA in der Praxis ist die Fähigkeit zu schätzen, wie viele Komponenten erforderlich sind, um die Daten zu beschreiben. Dies kann durch Betrachtung des kumulativ erklärten Varianzverhältnisses als Funktion der Anzahl der Komponenten bestimmt werden: in [12]: PCA = PCA ().
Was ist eine gute Hauptkomponentenanalyse?
Die Hauptkomponentenanalyse (PCA) ist eine Technik zur Reduzierung der Dimensionalität solcher Datensätze und erhöht die Interpretierbarkeit, minimiert gleichzeitig den Informationsverlust. Dies geschieht durch die Erstellung neuer unkorrelierter Variablen, die nacheinander die Varianz maximieren.
Wie bewerten Sie die Hauptkomponentenanalyse??
Um jede Hauptkomponenten zu interpretieren, untersuchen Sie die Größe und Richtung der Koeffizienten für die ursprünglichen Variablen. Je größer der absolute Wert des Koeffizienten ist, desto wichtiger ist die entsprechende Variable bei der Berechnung der Komponente.
