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pca
學習筆記
yao021019
團隊
好想放假大學
2023-10-06 09:05:30
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可以用來降維(dimension reduction),利用原有的特徵組合成新的特徵組,以達到降維的目的,同時保留住資料中的重要資訊
基本上它的目標就是將原始資料映射到一個新的坐標系統中,得到這組資料的最大變異量(以保留最多資訊)
使用較少的維度,展現較多的資訊
原理
將坐標軸中心移到原始資料的中心,然後旋轉坐標軸,使資料在C1軸上的變異數最大(每一筆資料在該方向上的投影最為分散),這可以讓更多的訊息被保留下來,而C1成為第一主成分
若要尋找第二主成分,需找一個C2,使得C2與C1的共變異數(相關係數)為0,必免與C1訊息重疊,並且使數據在該方向的變異數儘量最大
以此類推可尋找第三、第四主成分等
參考資料
https://blogs.sas.com/content/sastaiwan/2020/02/25/%E4%B8%BB%E6%88%90%E5%88%86%E5%88%86%E6%9E%90/
https://chih-sheng-huang821.medium.com/%E6%A9%9F%E5%99%A8-%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%AD%B8%E7%BF%92-%E4%B8%BB%E6%88%90%E5%88%86%E5%88%86%E6%9E%90-principle-component-analysis-pca-58229cd26e71
https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E4%B8%BB%E6%88%90%E5%88%86%E5%88%86%E6%9E%90
https://www.youtube.com/watch?v=FI0H_HStNJU&t=106s
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