ניתוח רכיבים עיקריים – הבדלי גרסאות
תוכן שנמחק תוכן שנוסף
אין תקציר עריכה |
מ ראו גם T SNE |
||
שורה 19:
* על אף שמקובל לזנוח את רוב הגורמים הראשיים מלבד הגדולים ביותר, ייתכן כי דווקא הגורמים הקטנים יותר מכילים מידע מעניין.
* ישנה הרחבה לשיטה המאפשרות לבצע התמרה לא ליניארית. דוגמה פשוטה למקרה שבו זה שימושי היא מדגם אחיד של נקודות מ[[מעגל היחידה]]. שימוש ב-PCA בצורתו הרגילה לא יועיל במקרה כזה משום שהשונות זהה בכל כיוון. אולם, המרת הדגימות ל[[קואורדינטות קוטביות]] תאפשר לנו לזנוח את הגורם הראשי השני (שהוא הרדיוס הקבוע עם אפס שונות), ולשמר את הגורם הראשי הראשון - זווית הדגימות.
==ראו גם==
* [[T-SNE]]
==קישורים חיצוניים==
| |||