Logo ru.boatexistence.com

Являются ли главные компоненты некоррелированными?

Оглавление:

Являются ли главные компоненты некоррелированными?
Являются ли главные компоненты некоррелированными?

Видео: Являются ли главные компоненты некоррелированными?

Видео: Являются ли главные компоненты некоррелированными?
Видео: 009. Регрессионный анализ и метод главных компонентов - К. В. Воронцов 2024, Май
Anonim

Главные компоненты обладают целым рядом полезных свойств (Рао, 1964; Кширсагар, 1972): собственные векторы ортогональны, поэтому главные компоненты представляют совместно перпендикулярные направления в пространстве исходных переменных. Показатели основного компонента совместно некоррелированы

Коррелированы ли главные компоненты?

Анализ основных компонентов основан на корреляционной матрице задействованных переменных, и корреляциям обычно требуется большой размер выборки, прежде чем они стабилизируются.

Являются ли компоненты PCA независимыми?

PCA проецирует данные в новое пространство, охватываемое главными компонентами (PC), которые являются некоррелированными и ортогональными. ПК могут успешно извлекать соответствующую информацию из данных. … Эти компоненты являются статистически независимыми, т.е. между компонентами нет перекрывающейся информации.

Уникален ли главный компонент?

Затем в одномерном PCA мы находим линию, чтобы максимизировать дисперсию проекции двумерных данных на эту линию. … Эта линия не уникальна, когда 2D-данные имеют вращательную симметрию, поэтому существует более одной линии, которые дают одинаковую максимальную дисперсию в проекции.

Являются ли главные компоненты ортогональными?

Главные компоненты - это собственные векторы ковариационной матрицы, и, следовательно, они ортогональны. Важно отметить, что набор данных, на котором будет использоваться метод PCA, должен быть масштабирован. Результаты также чувствительны к относительному масштабированию.

Рекомендуемые: