Как определить процент объяснённой дисперсии при использовании метода главных компонент (PCA)?
При PCA происходит расчёт ковариационной матрицы, а также её собственных значений и собственных векторов. После их нахождения собственные значения сортируются по убыванию, и соответствующие им собственные векторы формируют матрицу главных компонент. Нас интересует процент дисперсии, которую объясняют эти компоненты.
▪️Сначала нужно вычислить общую дисперсию. Это сумма всех собственных значений. ▪️Процент объяснённой дисперсии для каждой компоненты рассчитывается как отношение собственного значения этой компоненты к полученной сумме. Затем результат умножается на 100, чтобы получить процент. ▪️Чтобы оценить объясняющий вклад k первых компонент, можно суммировать их индивидуальные проценты объяснённой дисперсии.
Также мы можем вычислить процент потерянной дисперсии, если просто вычтем из 100 процент объяснённой.
Как определить процент объяснённой дисперсии при использовании метода главных компонент (PCA)?
При PCA происходит расчёт ковариационной матрицы, а также её собственных значений и собственных векторов. После их нахождения собственные значения сортируются по убыванию, и соответствующие им собственные векторы формируют матрицу главных компонент. Нас интересует процент дисперсии, которую объясняют эти компоненты.
▪️Сначала нужно вычислить общую дисперсию. Это сумма всех собственных значений. ▪️Процент объяснённой дисперсии для каждой компоненты рассчитывается как отношение собственного значения этой компоненты к полученной сумме. Затем результат умножается на 100, чтобы получить процент. ▪️Чтобы оценить объясняющий вклад k первых компонент, можно суммировать их индивидуальные проценты объяснённой дисперсии.
Также мы можем вычислить процент потерянной дисперсии, если просто вычтем из 100 процент объяснённой.
#middle #senior
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
“To the extent it is used I fear it’s often for illicit finance. It’s an extremely inefficient way of conducting transactions, and the amount of energy that’s consumed in processing those transactions is staggering,” the former Fed chairwoman said. Yellen’s comments have been cited as a reason for bitcoin’s recent losses. However, Yellen’s assessment of bitcoin as a inefficient medium of exchange is an important point and one that has already been raised in the past by bitcoin bulls. Using a volatile asset in exchange for goods and services makes little sense if the asset can tumble 10% in a day, or surge 80% over the course of a two months as bitcoin has done in 2021, critics argue. To put a finer point on it, over the past 12 months bitcoin has registered 8 corrections, defined as a decline from a recent peak of at least 10% but not more than 20%, and two bear markets, which are defined as falls of 20% or more, according to Dow Jones Market Data.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from sg
