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14降维5-7重建压缩表示主成分数量选取PCA应用误区

1000 维的数据压缩到 100 维特征,或将三维数据压缩到一二维表示。...即是否能通过某种方法将 z 上的点重新恢复成使用 和 二维方式表示的数据。...方法 使用 表示重建样本的 n 维向量(n _ 1),使用 表示使用 PCA 算法时选取的 K 个特征向量组成的特征矩阵(n _ k),使用 表示使用 PCA 降维后数据样本的新特征(...---- 14.6 主成分数量的选取 Choosing the number of pricipal components 平均平方映射误差(Average Squared Projection Error...主成分数量选择算法 效率较低的方法 先令 K=1,然后进行主要成分分析,获得 和 ,然后计算其低维映射点 ,然后计算 平均平方映射误差 和 总变差 的比值是否小于 1%。

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统计学(一) Z 分数与Z检验先修

任意给一个“段位”指标,我能否快速说出要达到这个段位所需的分数? 为什么需要引入 Z 分数的概念?直接将数据按由小到大的顺序排好,不就可以知道每位同学的情况了吗?...上述问题中我们虚与委蛇的 “ 段位 ”,在统计学中指的是被抽中的这位被试 (下简称被试) 超过/落后了群体中百分之几的人,又或者说群体中有百分之几的人在 TA 前/后面。...原理趣析 z 分数是将个体分数,个体所在样本或总体的平均值和标准差串在一起的一个概念,它是对普通数据进行转换的结果,可以更好地描述数据在分布中的位置,进而得出原始分数在数据集合中的百分等级,这样便能让一个统计学外行人也能完全听懂...总的来说,可以确定该分数所在的位置("段位") 如何理解 Z 分数公式? 先从标准差开始,标准差能够用来表示数据的变异程度。...查表法:如下为z 分数表   通过上表不难看出,石军的 z_score 为 -0.63,根据正态曲线的 z 分数表可以找出精确的百分比为 0.735(三位小数),即 73.5%,因为其 z 分数为负,

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