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討論串[問題] 無法將data標準化後執行PCA
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#4
Re: [問題] 無法將data標準化後執行PCA已回收
推噓0(0推 0噓 0→)留言0則，0人參與, 最新作者Leon (Achilles)時間16年前 (2009/11/28 09:31), 編輯資訊
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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, eignve
(還有116個字)
#3
Re: [問題] 無法將data標準化後執行PCA
推噓1(1推 0噓 2→)留言3則，0人參與, 最新作者rauf6620 (亂入)時間16年前 (2009/11/26 15:16), 編輯資訊
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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
#2
Re: [問題] 無法將data標準化後執行PCA
推噓0(0推 0噓 0→)留言0則，0人參與, 最新作者wudollar (~每天一ㄍ心希望~)時間16年前 (2009/11/26 11:51), 編輯資訊
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這裡我有問題～！！. 應該是說：我不知道，或者我不懂.... PCA是所謂的Principal Component Analysis? 是嘛？. 如果不是，請略過我以下所有的鬼話 @@b. PCA 似乎在數學定義上面，沒有需要在處理PCA前需要去除單位，. 或者正規化（normalization）吧
(還有422個字)
#1
[問題] 無法將data標準化後執行PCA已回收
推噓0(0推 0噓 0→)留言0則，0人參與, 最新作者rauf6620 (亂入)時間16年前 (2009/11/26 00:28), 編輯資訊
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若A為一M*N矩陣. 假設為 5 4 1 0 2 0. 5 3 0 0 1 0. 5 4 2 0 3 0. 5 3 1 0 4 0. -------------. mean. std. 執行PCA前,為去除單位,所以皆會將資料先予以標準化(對行執行). 不過小弟有個問題. 在上述的例子中. 第1,4
(還有226個字)
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