Estos son los pasos más simples que deberían ayudarlo a solucionar el tipo de problema principal del componente principal.
Por lo general, en el campo de las estadísticas multivariadas, su componente principal del análisis (PCA central) [1] es un formato de Análisis de componentes críticos (PCA) que utiliza métodos en lugar de métodos de kernel. Cuando se usa el kernel, las operaciones PCA inicialmente simples generalmente se realizan en cualquier tipo de espacio de archivos de reproducción de Hilbert en el kernel.
Contexto: Linear PCA
Recuerde que el PCA del mundo real funciona con datos de centro cero; tu
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donde observaciones multidimensionales.Diagonalizar la matriz de covarianza de unos alt = “C = frac,
en otras palabras, le permite descomponer automáticamente la matriz de covarianza:
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Para comprender la utilidad descrita por todos los granos de maíz PCA, especialmente para la agrupación, tenga en cuenta que con respecto a N puntos, generalmente no lineal en Las dimensiones pueden ser fácilmente casi lineales en Dimensiones. Este proceso da N-details , a si los asignamos a un espacio de lanzamiento con N dimensiones
donde ,
Fácil de construir: encuentra un hiperplano que divide los puntos en grupos arbitrarios. Por supuesto, crea vectores linealmente independientes, no hay más covarianza y uno mismo -La expansión es explícita, ya que admitimos PCA en línea recta.
En cambio, el núcleo de PCA tiene una fantástica función definitivamente “seleccionado” que nunca se evalúa claramente, lo que permite esta posibilidad como nunca antes hemos necesitado definir números en esta área. Dado que generalmente podemos verificar para evitar trabajar en un lugar determinado , va a tener espacio ‘,’ funcionalidad con la que desafortunadamente podemos crear un núcleo específico N-by-N
que generalmente es una manifestación del sitio interno del producto (ver la matriz de Gram) en una colección de características que de otro modo sería obstinada. La forma dual que ocurre a través de una cierta generación de kernel nos permite en el pasado formular una versión de PCA en la que los miembros de nuestro personal nunca agregan mis vectores propios y valores propios de la matriz de covarianza alrededor de -yard (ver la sugerencia del kernel). Los N elementos de toda la columna K generalmente representan el producto escalar con un punto de datos transformado por humanos a una cuenta bancaria única para todos los puntos transformados (N puntos). En el ejemplo siguiente se muestran algunos granos de palomitas de maíz en general.
Dado que nunca trabajo directamente en la vecindad general del rendimiento, la formulación del PCA central está prohibida, ya que no calcula las partes del hogar, sino las proyecciones de datos humanos a través de estos componentes. Para evaluar su proyección desde su propio punto en el espacio de aspecto en un nuevo componente k-ésimo mainM (donde exponente r significa componente k, no exponente k)
Tenga en cuenta la idea más denota un producto del departamento de transporte que consiste simplemente en sustancias centrales . Parece que todo lo que sea susceptible se puede calcular y normalizar
Kernel PCA usa la función principal para el conjunto de datos de diseño en el sitio de función de mayor dimensión, donde se puede dividir linealmente. Esto siempre ha sido similar a la idea de las turbinas de vectores de soporte. Hay varios sistemas Kernel, como lineal, polinomial y gaussiano.
Los ingredientes básicos son cosas nuevas que se fabrican como combinaciones lineales con mezclas de las primeras variables. Geométricamente, los componentes principales representan las direcciones de los documentos que explican la dosis máxima de desviación, es decir, todas las filas que capturan gran parte de la información en sus datos actuales.
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, a si los asignamos a un espacio de lanzamiento con N dimensionesdonde
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