データ ノイズと主成分分析 (PCA) に関する質問があります。
状況
X、Y、Z ジョイント データを含むデータ マトリックスがあります。分散の 98% を保持するという規定で、PCA を適用しました。ただし、削減した後でも、データは依然として非常にノイズのままです。
問題
私は数時間を読んでいますが、最善のアプローチがわかりません。次元削減のために PCA を実行する必要がありますが、データセットに存在するノイズにはまだいくつかの問題があります。データセットに含まれるノイズを減らすために、PCA を適用する前に中間ステップが必要です。PCAを適用する前に、ガウス平滑化が最善の方法である可能性があるとアドバイスされました。
誰でも最善のアプローチを提案できますか?
編集 私の質問が明確でないことをお詫びします。
元データ: 元データの一例です。Projected : 分散の 98% が保持されています。
投影にはまだ少しノイズがあります。少なくとも 4 点の位置が均一ではありません。