Comment Gérer Le Cœur Du Composant Principal ?

 

Approuvé : Fortect

1. Téléchargez Fortect et installez-le sur votre ordinateur

2. Lancez le programme et cliquez sur "Scan"

3. Cliquez sur "Réparer" pour résoudre les problèmes détectés

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Voici quelques étapes simples qui devraient aider les propriétaires à résoudre le problème de base du composant principal.

 

 

Habituellement dans le domaine des statistiques multivariées, le principal composant de l’examen (core PCA) ^[1] est une extension d’analyse des composants critiques (PCA) qui utilise des méthodes plutôt que par rapport aux méthodes du noyau. Lors de l’utilisation du noyau, les opérations PCA initialement simples sont effectuées dans n’importe quel type d’espace de relecture Hilbert dans le noyau.

Contexte : PCA linéaire

N’oubliez pas que la PCA traditionnelle fonctionne avec des données de centre zéro ; ton

,

comment observations multidimensionnelles.Diagonaliser toute la matrice de covariance alt = “C implique frac,

dans d’autres discours, il vous permet de décomposer automatiquement la matrice de covariance la plus importante :

. ^[2]

Présentation du noyau à PCA

Pour comprendre l’utilitaire décrit par tous les noyaux PCA, en particulier pour le clustering, notez que cela inclut le respect de N points, généralement non linéaires au sein de Les dimensions peuvent être presque linéaires dans Dimensions. Cela signifie donné N-détails , et si on les mappe vers un espace ouvert à N dimensions

as ,

Facile à construire, trouvez un hyperplan divisant les points en clusters non choisis. Bien sûr, crée des vecteurs linéairement indépendants, il n’y a maintenant aucune covariance et l’auto-expansion est explicite, puisque mon partenaire et moi soutenons l’ACP linéaire.

Au lieu de cela, le noyau PCA offre une excellente fonction est définitivement “selected” qui n’est en fait jamais explicitement évalué, ce qui permet cette opportunité > comme jamais auparavant, nous n’avons vraiment eu besoin de définir des données dans ce domaine. Puisque nous pouvons potentiellement essayer d’éviter de travailler dans un espace clair nous sommes va obtenir de l’espace ‘,’ des capacités avec lesquelles nous pouvons créer un N-par-N spécifique le plus important

qui toujours C’est une manifestation de l’espace interne de lotion (voir la matrice de Gram) dans un autre référentiel de caractéristiques tenaces. La forme duale sous laquelle se produit lors d’une certaine génération de noyau permet à l’amérique du nord de formuler mathématiquement une version de PCA dans laquelle on n’ajoute jamais mes vecteurs propres ainsi qu’une matrice de covariance des valeurs propres autour de -space (voir l’astuce du noyau). Les N aspects de chaque colonne K représentent généralement le produit d’apparition d’un point de données transformé humain en ce qui concerne la prise en compte unique de tous les points transformés (N points). Certains grains de pop-corn populaires sont illustrés dans tous les exemples suivants.

Comme je ne travaille jamais directement en utilisant le domaine de la performance, la formulation de certains PCA de base est interdite, puisqu’elle calcule certainement pas les parties principales, mais les projections de données personnelles sur ces composants. Pour évaluer votre écran de projection à partir d’un point dans l’espace d’aspect tandis que le k-th mainM component (où l’exposant g signifie le composant k, pas l’exposant k)

Veuillez noter que la plupart symbolise un produit scalaire qui se compose simplement d’éléments abs . On dirait que la chose qui est ouverte peut être calculée et normalisée

 

 

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