승인됨: Fortect
여기에는 일반적으로 회사에서 핵심 구성 요소의 핵심 문제를 해결하는 데 도움이 되는 몇 가지 간단한 단계가 있습니다.
일반적으로 다변량 통계와 관련하여 현장에서 연구의 주요 구성 요소(core PCA) [1] 커널 방법이 아닌 방법을 사용하는 PCA(Critical Component Analysis) 확장입니다. 커널을 사용할 때 초기에는 커널의 모든 유형의 Hilbert 재생 공간에서 간단한 PCA 작업이 수행됩니다.
컨텍스트: 선형 PCA
기존 PCA는 센터 제로 데이터와 함께 작동한다는 점을 기억하십시오. 당신의
-
,
정확히 다차원 관찰.이 공분산 행렬을 대각화하면 alt = “C is equal to frac,
다른 용어로 볼 때 공분산 행렬을 자동으로 분해할 수 있습니다.
-
. [2]
PCA의 핵심 소개
승인됨: Fortect
Fortect은 세계에서 가장 인기 있고 효과적인 PC 수리 도구입니다. 수백만 명의 사람들이 시스템을 빠르고 원활하며 오류 없이 실행하도록 신뢰합니다. 간단한 사용자 인터페이스와 강력한 검색 엔진을 갖춘 Fortect은 시스템 불안정 및 보안 문제부터 메모리 관리 및 성능 병목 현상에 이르기까지 광범위한 Windows 문제를 빠르게 찾아 수정합니다.
모든 단일 PCA 커널이 설명하는 유틸리티, 특히 클러스터링을 이해하려면 N 포인트와 관련하여 결합되며 일반적으로 
-
which
,
점을 가끔 클러스터로 나누는 초평면을 쉽게 구축합니다. 물론 와 동일하며 선형 독립 벡터를 생성하지 않습니다. 선형 PCA를 지원할 것이기 때문에 자체 확장은 명시적입니다.
대신 PCA 코어는 훌륭한 기능을 제공합니다. ” 절대 명시적으로 평가되지 않으며 이 경우를 허용합니다. 를 의미합니다. ‘,’ 특정 하트를 NxN 생성할 수 있는 결과를 얻습니다.
-
-
단순히 중심 요소로 구성된 내적을 나타냅니다
. 계산 및 정규화될 수 있는 가능성이 가장 높은 것 같습니다. 지금 이 간단한 다운로드로 컴퓨터 성능을 높이십시오. 년
커널 PCA는 선형적으로 소화될 수 있는 매우 고차원 기능 공간에서 디자인 데이터셋의 기본 기능을 사용합니다. 이는 서포트 벡터 머신과 관련된 아이디어와 유사합니다. 선형, 다항식, 가우스 등 다양한 커널 네트워크가 있습니다.
기본 성분은 원래의 변수로 인해 혼합물과 선형 조합으로 만들어진 사실의 새로운 것입니다. 기하학적으로 주성분은 최대 분산 용량, 즉 시드 데이터에서 대부분의 정보를 캡처하는 모든 행을 설명하는 데이터 방향을 제공합니다.
그것은 일반적으로 완고한 기능 저장소의 내부 결과 공간(그램 매트릭스 참조)의 표현입니다. 특정 커널 생성 중에 발생하는 이중 형식을 통해 개인은 내 고유 벡터를 추가하지 않고 -space와 같습니다(커널 팁 참조). 각 K 열의 N 기준은 일반적으로 모든 변환된 포인트(N 포인트)를 고유하게 설명하기 위해 사람이 변환한 데이터 포인트의 제품에 나타나는 것을 나타냅니다. 일부 인기 있는 팝콘 커널은 다음 특정 예에 나와 있습니다.
성능 영역에서 직접 작업한 적이 없기 때문에 일반적으로 핵심 PCA의 공식화는 금지되어 있습니다. 이는 주요 부분이 아니라 이러한 구성 요소에 대한 인적 데이터의 투영을 계산하기 때문입니다. 가로 세로 공간의 한 지점에서 프로젝터를 평가하려면 k 번째 mainM 구성 요소
(여기서 지수 g는 지수 k가 아니라 구성요소 k를 의미함)
