データ サンプル (次元 M の N サンプル) の固有ベクトル/値を計算できました。次元を 3 に減らしたいと思います。正しければ、最初の 3 つの固有ベクトルを選択する必要があります (最大の固有値を持つ) ）。
これらの 3 台の PC と、新しいサンプルの (元の基準での) 観察から (現在は 3 次元のみを見ています)。
M-3 の他の値を予測するにはどうすればよいですか?
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はい、モデルで x 個の最も重要なコンポーネントを使用することで、次元を M から x に減らしています
予測したい場合 - つまり、Y (または複数の Y) がある場合は、PCA ではなく PLS を使用しています。
いつものように信頼できるウィキペディアが役に立ちます (申し訳ありませんが、iPad で書いているときはリンクを追加できないようです)。
http://en.wikipedia.org/wiki/Partial_least_squares_regression
于 2012-07-07T20:06:30.470 に答える