在计算给定数据集的主成分分析 (PCA) 之后，我们通常会留下一个矩阵，其中包含按特征值大小排序的特征向量。现在，在模式识别中，我们应该选择哪个特征向量：第一个特征向量还是我们必须对特征向量进行进一步处理才能选择所需的特征向量？
计算 PCA 后选择哪个特征向量
信息处理
计算机视觉
2022-02-11 17:02:40
2个回答
特征向量按解释方差的顺序排列。通常使用PCA进行降维，即选择一些N个第一分量。选择合适的 N 的问题称为维度估计。最简单的方法是采用这样的 N，使得所选 PC 可以解释原始数据中 90% 或 95% 的方差。或者，您可以使用一些信息论方法，例如最小描述长度 (MDL)。
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