PCA は、データの次元を削減するのに役立つ次元削減アルゴリズムです。私が理解していないことは、PCA が固有ベクトルを PC1、PC2、PC3 などの降順で出力することです。したがって、これがデータの新しい軸になります。
テスト セット データを予測するために、この新しい軸をどこに適用できますか?
n から nk への次元削減を達成しました。
- データから最も有用な変数を取得し、データから重要でない列を削除するにはどうすればよいでしょうか?
- PCA の代替アプローチはありますか?
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