Tes*_*est 14 algorithm knn pca
我正在使用KNN对手写数字进行分类.我现在也已经实施了PCA以减少维数.从256我到200.但我只注意到,~0.10%的信息丢失.我删了56维.损失不应该更大吗？只有当我跌到5维时,才会有20%的损失.这是正常的吗？
Fez*_*vez 8
您说删除56个维度后,您几乎没有丢失任何信息？当然,这就是PCA的重点!正如名称所示,主成分分析可帮助您确定哪些维度包含信息.你可以删除剩下的部分,这是其中最重要的部分.
我想要一些例子,在基因分析中,我已经阅读了使用PCA将尺寸从40'000减少到100的纸张,然后他们做了一些神奇的东西,并且拥有19个尺寸的优秀分类器.这隐含地告诉你,当他们移除39'900尺寸时,他们几乎没有丢失任何信息!
归档时间：
13 年，6 月 前
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最近记录：
12 年，4 月 前