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
Durov said on his Telegram channel today that the two and a half year blockchain and crypto project has been put to sleep. Ironically, after leaving Russia because the government wanted his encryption keys to his social media firm, Durov’s cryptocurrency idea lost steam because of a U.S. court. “The technology we created allowed for an open, free, decentralized exchange of value and ideas. TON had the potential to revolutionize how people store and transfer funds and information,” he wrote on his channel. “Unfortunately, a U.S. court stopped TON from happening.”
Mr. Durov launched Telegram in late 2013 with his brother, Nikolai, just months before he was pushed out of VK, the Russian social-media platform he founded. Mr. Durov pitched his new app—funded with the proceeds from the VK sale—less as a business than as a way for people to send messages while avoiding government surveillance and censorship.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from tr
