降维处理

来源:5-5 实战准备

进击的蜂蜜

2020-11-28

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老师,这里第一次降维处理,比如数据集有4个维度的数据
参数为4,这里的意思是计算出各个维度下数据的方差吗?然后保留了方差大的维度,舍弃了方差小的维度 是为什么呢?是不是方差大的维度,维度下的各个数据的关联性很小,可以作为分析的依据,方差小的维度下的各个数据关联性很大,差别很小,就是说这个维度的数据对于整个数据集的分析作用小一些,所以舍弃。

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1回答

flare_zhao

2020-11-29

数据降维的目标就是要让数据在更低维度情况下,保留主要的信息。PCA降维的原理是让数据在低维度投影后能尽可能分开,通过方差,可以体现数据的离散程度,方差越大,说明数据分的越开,因此我们通过方差来作为评估信息在降维后保留的情况。如果完全不想丢失任何信息,那肯定是不降维。但因为实际需要,要降低维度,那就优先剔除方差比例更小的维度数据。

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flare_zhao
回复
进击的蜂蜜
主成分分析,会进行数据的标准化处理,因此可以踢出比如不同维度数量级不同而影响信息的重要性。
2020-11-30
共3条回复

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