Re: [問題] 請問經過PCA後的資料若反而對DATAMININ …
請問svd是什麼意思呢
※ 引述《smallworld (路人系草包)》之銘言：
: 用dimension reduction去查就很多了
: 你學長的說法應該是有道理的
: 特徵太多務必要把那些相似 沒有分辨能力的特徵排除
: 參考ugly duckling theorem
: 雖然此類的技巧很多 但是有些方法在統計上很難有直覺的解釋
: 比如manifold dimension reduction之類
: 試過SVD了嗎
: ※ 引述《question18 (晡)》之銘言：
: : '請問除了PCA以外，還有沒有別的方法是用來降低維度的較好方法呢?
: : 目前是使用feature selection algorithm來選features。
: : 但是我目前實驗的結果都是特徵刪越多效果越差
: : 不過學長堅持特徵太多是沒有意義的
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推
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