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如何比较PCA和NMF的预测能力

我想比较算法的输出与不同的预处理数据:NMF和PCA.为了获得可比较的结果,而不是为每个PCA和NMF选择相同数量的组件,我想选择解释的量,例如95%的保留方差.

我想知道是否有可能确定NMF每个组成部分保留的差异.

例如,使用PCA,这将通过以下方式给出: retainedVariance(i) = eigenvalue(i) / sum(eigenvalue)

有任何想法吗?

pca dimensionality-reduction scikit-learn matrix-factorization nmf

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