Como Resolver A área Do Componente Principal?

Aprovado: Fortect

1. Baixe o Fortect e instale-o em seu computador

2. Inicie o programa e clique em "Digitalizar"

3. Clique em "Reparar" para corrigir quaisquer problemas encontrados

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Aqui estão várias etapas simples que devem ajudá-lo a corrigir o problema principal do componente principal.

Normalmente no campo das estatísticas multivariadas, todos os componentes principais da análise (PCA central) ^[1] é um crescimento de Análise de Componentes Críticos (PCA) que usa métodos em vez de métodos de kernel. Ao usar o kernel, operações inicialmente simples de PCA podem ser executadas em qualquer tipo de ambiente de reprodução Hilbert no kernel.

Contexto: Linear PCA

Lembre-se de que o PCA básico funciona com dados de centro zero; sua

,

onde observações multidimensionais.Diagonalizando minha matriz de covariância alt = “C = frac,

em outras palavras, ajudará você a decompor automaticamente a matriz de covariância:

. ^[2]

Apresentando o núcleo ao PCA

Para entender o utilitário descrito por todos os kernels de pipoca PCA, especialmente para agrupamento, observe que em relação a N pontos, geralmente não linear em As dimensões podem ser quase lineares em Dimensões. Significa N-detalhes fornecidos , junto com se os mapearmos para um espaço livre com N dimensões

onde ,

Fácil, você pode construir e localizar um hiperplano dividindo pontos em clusters arbitrários. Claro, cria vetores linearmente independentes, não há covariância absolutamente e a autoexpansão é explícita, uma vez que oferecemos suporte a PCA em linha reta.

Em vez disso, o núcleo do PCA tem uma função super é definitivamente ” selecionado “que nunca é expressamente avaliado, o que permite essa possibilidade como nunca antes, realmente precisamos definir estatísticas nesta área. Como geralmente podemos nos esforçar para evitar o trabalho em uma determinada área aberta teríamos espaço ‘,’ funcionalidade com e podemos criar um núcleo específico N-por-N

que é simplesmente uma manifestação do espaço para respirar do produto interno (consulte a matriz de Gram) em uma coleção de recursos de outra forma teimosa. A forma dual que ocorre no programa de uma determinada geração de kernel nos permite, no passado, formular uma versão do PCA na qual eu na verdade nunca adiciono meus autovetores e autovalores da matriz de covariância em torno de -space (consulte a dica do kernel). Os N elementos de para cada coluna K geralmente representam o produto escalar semelhante a um ponto de dados transformado humano para a página exclusiva de todos os pontos transformados (N pontos). Alguns grãos de pipoca favoritos são mostrados no exemplo imediatamente a seguir.

Como nunca trabalho diretamente na região de atuação, a formulação do núcleo do PCA é proibida, pois não calcula as partes superiores, mas as projeções de dados humanos nesses componentes. Para avaliar sua projeção de cada ponto no espaço de aspecto no componente k-th mainM (onde expoente v significa componente k, não expoente k)

Observe qualquer denota um departamento de produto de transporte que consiste simplesmente em condições essenciais . Parece que tudo o que está abrindo pode ser calculado e normalizado

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