Re: [問題] 無法將data標準化後執行PCA已回收
※ 引述《rauf6620 (亂入)》之銘言：
: 感謝您的建議
: 這裡PCA的確是主成分分析沒錯
: 而PCA的資料前處理的確是為去除中心軌道,所以執行centering(中心化)
: 也就是只扣除平均值
: 不過我所看到的國外paper"幾乎"都一致提到,需要將資料標準化
: 我也曾單純只想將資料中心化,然後執行PCA
: 就算該行所有的值都是0,也不會產生分母為0的問題
: 但作者的操作過程是這樣寫
: 心想沒道理不能照著做
: 但做了還真的產生問題
: 另外..您後面PCA code的部份能多解釋一點嗎
: 感謝賜教
: 謝謝
PCA 是要去分解 Covarance matrix.
找 eignvector 和 eignvalue.
問題在於, 要是你的 Covarance matrix 很差,
比方說, A_{1,1} = 10^6, A_{2,2} = 10^-4,
那麼你解 eignvalue, eignvector 會出問題.
所以可以作 scaling.
不過, scaling 不要做錯了.
很多人不知為何而搞, 就開始亂搞,
然後寫出一堆不知所云的東西來..
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趙客縵胡纓，吾鉤霜雪明。銀鞍照白馬，颯沓如流星。
十步殺一人，千里不留行。是了拂衣去，深藏身與名。
閑過信陵飲，脫劍膝前橫。將炙啖朱亥，持觴勸侯贏。
三杯吐然諾，五嶽倒為輕。眼花耳熱後，意氣素霓生。
就趙揮金錘，邯鄲先震驚。千秋二壯士，烜赫大梁城。
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