我试图理解PCA,但我被困在一个特定的部分。在参考了哈佛数据科学课程后,我在这里查找了它:在details下,然后在first component下面,他们说“第一个加载向量w(1)因此必须满足”,我理解为什么下面这行是真的?当w是单位向量时,arg max ||w|| =1表示找到求和的最大值。但是我不明白为什么我们想要这样,或者如果我们有一个给定的矩阵X,那么这些值将如何变化,除非我们试图优化每行要点的权重?或者我们这样做只是为了把它变成罗利商的形式,这样我们就可以使用特征<
data.frame(id = c(1,2,3), text = c("Here an example 4V","More s201000781840002xto check 95kwh"), stringsAsFactors = FALSE) 如何将只有一个数字或带有一个字母的所有组合保存到不同的数据帧中?输出示例: id text2 4 kg
3 s2010007818400
我试图在没有ML框架的Java中使用PCA进行特性选择,只使用Apache数学矩阵库。
输入的测试数据是一个2D数组,4个特性Colsx100行实例。*如果某些特征值的幅度明显大于其他特征值,*则通过将“信息量较低”的特征对删除,将数据集通过PCA降至较小的维子空间*是合理的。**特征向量表示数据的相对基(轴)**从主成分分析*/ Ei