Logo tl.boatexistence.com

Ang mga pangunahing bahagi ba ay walang kaugnayan?

Talaan ng mga Nilalaman:

Ang mga pangunahing bahagi ba ay walang kaugnayan?
Ang mga pangunahing bahagi ba ay walang kaugnayan?
Anonim

Ang mga pangunahing bahagi ay may iba't ibang mga kapaki-pakinabang na katangian (Rao 1964; Kshirsagar 1972): Ang mga eigenvector ay orthogonal, kaya ang mga pangunahing bahagi ay kumakatawan sa magkasanib na patayong direksyon sa pamamagitan ng espasyo ng orihinal na mga variable. Ang mga pangunahing bahagi ng mga marka na ay magkatuwang na walang kaugnayan

May kaugnayan ba ang mga pangunahing bahagi?

Ang pagsusuri ng mga pangunahing bahagi ay batay sa correlation matrix ng mga variable na kasangkot, at ang mga correlations ay karaniwang nangangailangan ng malaking sample size bago sila mag-stabilize.

Independiyente ba ang mga bahagi ng PCA?

Ang

PCA ay ipino-proyekto ang data sa isang bagong espasyo na pinalawak ng mga pangunahing bahagi (PC), na walang kaugnayan at orthogonal. Matagumpay na makukuha ng mga PC ang may-katuturang impormasyon sa data. … Ang mga bahaging ito ay independyente ayon sa istatistika, ibig sabihin, walang magkakapatong na impormasyon sa pagitan ng mga bahagi.

Natatangi ba ang pangunahing bahagi?

Pagkatapos sa 1 dimensional na PCA, nakahanap kami ng linya para i-maximize ang pagkakaiba ng projection ng 2 dimensional na data sa linyang iyon. … Ang linyang ito ay hindi natatangi kapag ang 2D na data ay may rotational symmetry, kaya mayroong higit sa isang linya na nagbibigay ng parehong pinakamataas na pagkakaiba sa projection.

Ang mga pangunahing bahagi ba ay orthogonal?

Ang mga pangunahing bahagi ay ang eigenvectors ng isang covariance matrix, at samakatuwid ay orthogonal ang mga ito. Mahalaga, ang dataset kung saan gagamitin ang PCA technique ay dapat na mai-scale. Ang mga resulta ay sensitibo din sa kaugnay na pag-scale.

Inirerekumendang: