Logo ro.boatexistence.com

Sunt componentele principale necorelate?

Cuprins:

Sunt componentele principale necorelate?
Sunt componentele principale necorelate?

Video: Sunt componentele principale necorelate?

Video: Sunt componentele principale necorelate?
Video: [TUTORIAL] EP.8 Surse | Cum sa-ti alegi componentele de PC 2024, Mai
Anonim

Componentele principale au o varietate de proprietăți utile (Rao 1964; Kshirsagar 1972): Vectorii proprii sunt ortogonali, deci componentele principale reprezintă direcții comune perpendiculare prin spațiul variabilelor originale. Scorurile componentei principale sunt necorelate în comun

Sunt componentele principale corelate?

Analiza componentelor principale se bazează pe pe matricea de corelație a variabilelor implicate, iar corelațiile au nevoie de obicei de o dimensiune mare a eșantionului înainte de a se stabiliza.

Componentele PCA sunt independente?

PCA proiectează datele într-un spațiu nou acoperit de componentele principale (PC), care sunt necorelate și ortogonale. PC-urile pot extrage cu succes informații relevante din date. … Aceste componente sunt independente statistic, adică nu există informații care se suprapun între componente.

Este componenta principală unică?

Apoi, în PCA 1 dimensional, găsim o linie pentru a maximiza varianța proiecției datelor 2 dimensionale pe acea linie. … Această linie nu este unică atunci când datele 2D au simetrie de rotație, deci există mai multe linii care dau aceeași variație maximă în proiecție.

Sunt componentele principale ortogonale?

Componentele principale sunt vectorii proprii ai unei matrice de covarianță și, prin urmare, sunt ortogonali. Important este că setul de date pe care urmează să fie utilizată tehnica PCA trebuie să fie scalat. Rezultatele sunt, de asemenea, sensibile la scalarea relativă.

Recomandat: