Telegram Group & Telegram Channel
Какова связь между собственными значениями и собственными векторами в PCA (методе главных компонент)?

В PCA собственные значения и собственные векторы играют ключевую роль в преобразовании исходных данных в новую систему координат.

🔹Собственные значения — связаны с каждым собственным вектором и представляют собой величину дисперсии данных вдоль соответствующего собственного вектора.
🔹Собственные векторы — это направления или оси в исходном пространстве признаков, вдоль которых данные изменяются сильнее всего или проявляют наибольшую дисперсию.

Связь между ними определяется как:

A*V = lambda*V, где
A = ковариационная матрица, полученная из исходной матрицы признаков
V = собственный вектор
lambda = собственное значение.

Большее собственное значение означает, что соответствующий собственный вектор захватывает больше дисперсии в данных. Сумма всех собственных значений равна общей дисперсии в исходных данных. Следовательно, долю общей дисперсии, объясняемую каждой главной компонентой, можно вычислить, разделив её собственное значение на сумму всех собственных значений.

#машинное_обучение
#линейная_алгебра



tg-me.com/ds_interview_lib/261
Create:
Last Update:

Какова связь между собственными значениями и собственными векторами в PCA (методе главных компонент)?

В PCA собственные значения и собственные векторы играют ключевую роль в преобразовании исходных данных в новую систему координат.

🔹Собственные значения — связаны с каждым собственным вектором и представляют собой величину дисперсии данных вдоль соответствующего собственного вектора.
🔹Собственные векторы — это направления или оси в исходном пространстве признаков, вдоль которых данные изменяются сильнее всего или проявляют наибольшую дисперсию.

Связь между ними определяется как:

A*V = lambda*V, где
A = ковариационная матрица, полученная из исходной матрицы признаков
V = собственный вектор
lambda = собственное значение.

Большее собственное значение означает, что соответствующий собственный вектор захватывает больше дисперсии в данных. Сумма всех собственных значений равна общей дисперсии в исходных данных. Следовательно, долю общей дисперсии, объясняемую каждой главной компонентой, можно вычислить, разделив её собственное значение на сумму всех собственных значений.

#машинное_обучение
#линейная_алгебра

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/261

View MORE
Open in Telegram


Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

The seemingly negative pandemic effects and resource/product shortages are encouraging and allowing organizations to innovate and change.The news of cash-rich organizations getting ready for the post-Covid growth economy is a sign of more than capital spending plans. Cash provides a cushion for risk-taking and a tool for growth.

Among the actives, Ascendas REIT sank 0.64 percent, while CapitaLand Integrated Commercial Trust plummeted 1.42 percent, City Developments plunged 1.12 percent, Dairy Farm International tumbled 0.86 percent, DBS Group skidded 0.68 percent, Genting Singapore retreated 0.67 percent, Hongkong Land climbed 1.30 percent, Mapletree Commercial Trust lost 0.47 percent, Mapletree Logistics Trust tanked 0.95 percent, Oversea-Chinese Banking Corporation dropped 0.61 percent, SATS rose 0.24 percent, SembCorp Industries shed 0.54 percent, Singapore Airlines surrendered 0.79 percent, Singapore Exchange slid 0.30 percent, Singapore Press Holdings declined 1.03 percent, Singapore Technologies Engineering dipped 0.26 percent, SingTel advanced 0.81 percent, United Overseas Bank fell 0.39 percent, Wilmar International eased 0.24 percent, Yangzijiang Shipbuilding jumped 1.42 percent and Keppel Corp, Thai Beverage, CapitaLand and Comfort DelGro were unchanged.

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us


Telegram Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
FROM USA