如何根据PCA的特征向量对特征进行正确排序
PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种常用的降维技术，用于将高维数据转化为低维数据，同时保留数据的主要特征。通过PCA，我们可以找到数据中最重要的特征，以便更好地理解和分析数据。
根据PCA的特征向量对特征进行正确排序的步骤如下：
- 数据预处理：首先，需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、标准化等。这是为了确保数据的准确性和一致性。
- 计算协方差矩阵：接下来，需要计算数据的协方差矩阵。协方差矩阵描述了数据之间的相关性。可以使用公式或相关的库函数来计算协方差矩阵。
- 计算特征值和特征向量：通过对协方差矩阵进行特征值分解，可以得到特征值和对应的特征向量。特征值表示了数据中的方差，而特征向量表示了数据的主要方向。
- 特征值排序：根据特征值的大小，对特征值进行排序。特征值越大，表示该特征所包含的信息越多。
- 特征向量排序：根据特征值的排序结果，对特征向量进行相应的排序。特征向量的排序结果将决定数据中各个特征的重要性。
- 特征选择：根据排序后的特征向量，选择前k个特征向量作为新的特征空间。选择的依据可以是特征值的大小、累计贡献率等。
- 数据转换：将原始数据投影到新的特征空间中，得到降维后的数据。这样可以减少数据的维度，同时保留了数据的主要特征。
总结起来，根据PCA的特征向量对特征进行正确排序的过程包括数据预处理、计算协方差矩阵、计算特征值和特征向量、特征值排序、特征向量排序、特征选择和数据转换。通过这个过程，我们可以得到降维后的数据，以及每个特征的重要性排序。
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// dimensions:
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[ 3, 0, 2, 9, 8],
[ 4, 0, 0, 9, 1],
...
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..........
= 128]
.......,
128]
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浏览 0提问于2012-11-27得票数 0
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直线上3点的第1主分量
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c(x，x) c(
浏览 2提问于2016-10-13得票数 0
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使用PCA()和PCACOV()时Matlab结果的差异
matlab、linear-algebra、pca
我能得到的最接近的匹配是运行：
data=rand(100,10); % data set
[W,pc] = pca(cov(data));
那就别贬低
data2=data
[W2, EvalueMatrix2] = eig(cov(data2));
[W3, EvalueMatrix3] = svd(cov(data2));
在这种情况下，W2和W3同意，而W是它们的转位吗？
还不清楚为什么W应该是另外两个的转位？
作为额外的检查，我使用pcacov
[W4, EvalueMatrix4] = pcacov(cov(data2));
同样，它与WE和W3一致，
浏览 3提问于2016-06-09得票数 0
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特征选择和主成分分析有什么不同吗？如果有谁能帮我解释一下吗？
feature-selection、preprocessing、pca
首先，很抱歉问了一个可能是初学者的问题，但我不明白pca似乎和特征选择是一样的，但是当我在网上搜索时，它们似乎是不同的。人们通常说的是用于降维的PCA和用于特征选择的特征选择。那两个人不是也这么做的吗？减少属性/特征/维度的数量？请帮我理解一下。谢谢
浏览 0提问于2021-02-18得票数 0
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主成分分析？
matlab、matrix、pca
我在怀疑PCA的东西。
例如，我有：
Data=100*3
substractdata=data-mean (the size will be same 100*3)
covariance=3*3
EigenVector=3*3
EigenValue=3*3
为了对我们的数据进行约简，我们必须消除基于k的特征值和特征向量的数目。
例如，k=2
所以…的数目
EigenValue将变成2*2
EigenVector = 2*2
1问:对吗？
然后我们必须将矩阵投影出来
project=EigenVector (which is 2*2) *substractdata (100*3
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1回答
pca -哪个特征向量对应于哪个特征值
r、eigenvector
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浏览 3提问于2012-12-08得票数 2
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