Howtosignalprocessing
- Quels sont les vecteurs propres utilisés dans PCA?
- Que faire après l'analyse des composants principaux?
- Comment choisissez-vous le meilleur nombre de composants dans PCA?
Quels sont les vecteurs propres utilisés dans PCA?
Les vecteurs propres sont des vecteurs unitaires avec une longueur ou une ampleur égale à 1. Ils sont souvent appelés vecteurs droits, ce qui signifie simplement un vecteur de colonne. Les valeurs propres sont des coefficients appliqués aux vecteurs propres qui donnent aux vecteurs leur longueur ou sa magnitude.
Que faire après l'analyse des composants principaux?
Après avoir eu les principaux composants, pour calculer le pourcentage de variance (information) comptabilisé par chaque composant, nous divisons la valeur propre de chaque composant par la somme des valeurs propres.
Comment choisissez-vous le meilleur nombre de composants dans PCA?
Si notre seule intention de faire l'ACP est pour la visualisation des données, le meilleur nombre de composants est 2 ou 3. Si nous voulons vraiment réduire la taille de l'ensemble de données, le meilleur nombre de composants principaux est bien inférieur au nombre de variables dans l'ensemble de données d'origine.
