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huzhikuizainali
V2EX  ›  机器学习

进行主成分分析后如何正确的对主成分进行解释?

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  •   huzhikuizainali · 2022-02-23 21:48:26 +08:00 · 1021 次点击
    这是一个创建于 790 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
    bilberry
        1
    bilberry  
       2022-02-26 06:45:50 +08:00
    学习图像处理时接触了点 PCA ,我觉得在建立联系正确的情况下,无论代表什么意义,只要适合当前所要解决的问题都是可行的。关键是这个 PCA 能不能代表这一类数据,我理解主成分分析就是为了找 discrimination ,至于上述两种方法可以都用下结果做对比,看下 error 。哪个 error 小,说明就更适合当前问题。
    bilberry
        2
    bilberry  
       2022-02-26 06:48:58 +08:00
    体现在空间坐标系( feature space )就是不同类别的点相对分散
    huzhikuizainali
        3
    huzhikuizainali  
    OP
       2022-02-26 07:48:02 +08:00
    @bilberry 谢谢回复。
    我的这个提问,可能更好的反映了我的疑问。
    huzhikuizainali
        4
    huzhikuizainali  
    OP
       2022-02-26 08:51:19 +08:00
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