【发布时间】:2011-09-14 06:39:33
【问题描述】:
我已经能够计算我的数据样本的特征向量/值(维度 M 的 N 个样本),我想将维度减少到 3。如果我是正确的,我需要选择前 3 个特征向量(与最大的特征值)。
从这 3 台 PC 和对新样本的观察(在原始基础上)(现在只看 3 个维度)。
我如何预测 M-3 的其他值是多少?
【问题讨论】:
标签: linear-algebra pca
我已经能够计算我的数据样本的特征向量/值(维度 M 的 N 个样本),我想将维度减少到 3。如果我是正确的,我需要选择前 3 个特征向量(与最大的特征值)。
从这 3 台 PC 和对新样本的观察(在原始基础上)(现在只看 3 个维度)。
我如何预测 M-3 的其他值是多少?
【问题讨论】:
标签: linear-algebra pca
是的,通过使用模型中最重要的 x 个分量,您将维度从 M 减少到 x
如果您想预测 - 即您有一个 Y(或多个 Y),那么您将进入 PLS 而不是 PCA
Trusty Wikipedia 像往常一样来救援(抱歉,在 iPad 上书写时似乎无法添加链接)
http://en.wikipedia.org/wiki/Partial_least_squares_regression
【讨论】: