Logo pl.boatexistence.com

Czy główne składniki nie są skorelowane?

Spisu treści:

Czy główne składniki nie są skorelowane?
Czy główne składniki nie są skorelowane?

Wideo: Czy główne składniki nie są skorelowane?

Wideo: Czy główne składniki nie są skorelowane?
Wideo: Powoli uszkadzają zdrowie mózgu: 9 czynników i jak im zapobiec | dr Angelika Kargulewicz 2024, Może
Anonim

Komponenty główne mają wiele użytecznych właściwości (Rao 1964; Kshirsagar 1972): Wektory własne są ortogonalne, więc główne komponenty reprezentują wspólnie prostopadłe kierunki w przestrzeni pierwotnych zmiennych. Wyniki głównych składowych są łącznie nieskorelowane

Czy główne składniki są skorelowane?

Analiza głównych składowych jest oparta na macierzy korelacji zaangażowanych zmiennych, a korelacje zwykle wymagają dużej próby, zanim się ustabilizują.

Czy komponenty PCA są niezależne?

PCA wyświetla dane w nowej przestrzeni obejmującej główne komponenty (PC), które są nieskorelowane i ortogonalne. Komputery PC mogą z powodzeniem wydobywać z danych odpowiednie informacje. … Te komponenty są statystycznie niezależne, tj. nie ma nakładających się informacji między komponentami.

Czy główny składnik jest unikalny?

Następnie w jednowymiarowym PCA znajdujemy linię, która maksymalizuje wariancję rzutowania danych dwuwymiarowych na tę linię. … Ta linia nie jest wyjątkowa, gdy dane 2D mają symetrię obrotową, więc istnieje więcej niż jedna linia, która daje tę samą maksymalną wariancję w rzucie.

Czy główne komponenty są ortogonalne?

Głównymi składowymi są wektory własne macierzy kowariancji, a zatem są one ortogonalne. Co ważne, zbiór danych, na którym ma być zastosowana technika PCA, musi być skalowany. Wyniki są również wrażliwe na skalowanie względne.

Zalecana: