主成分分析
From Ufldl
(→Recovering an Approximation of the Data 数据还原) |
(→Number of components to retain 选择主成分个数) |
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如果要训练一个自动编码器或其它无监督特征学习算法，算法运行时间将依赖于输入数据的维数。若用<math>\textstyle \tilde{x} \in \Re^k</math>取代<math>\textstyle x</math>作为输入数据，那么算法将使用低维数据进行训练，运行速度将显著加快。对于很多数据集来说，低维表征量<math>\textstyle \tilde{x}</math>即为原数据集的极佳近似，如此使用PCA算法可在只产生极小近似误差的同时，显著地提高运行速度。 | 如果要训练一个自动编码器或其它无监督特征学习算法，算法运行时间将依赖于输入数据的维数。若用<math>\textstyle \tilde{x} \in \Re^k</math>取代<math>\textstyle x</math>作为输入数据，那么算法将使用低维数据进行训练，运行速度将显著加快。对于很多数据集来说，低维表征量<math>\textstyle \tilde{x}</math>即为原数据集的极佳近似，如此使用PCA算法可在只产生极小近似误差的同时，显著地提高运行速度。 | ||
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== Number of components to retain 选择主成分个数 == | == Number of components to retain 选择主成分个数 == | ||
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\end{align}</math> | \end{align}</math> | ||
对其它应用，如不介意引入稍大的误差，有时也仅保留90-98%的方差范围。若向他人介绍PCA算法，告诉他们你选择的<math>\textstyle k</math>是为保留95%的方差，比告诉他们你保留了前120个（或任意某个数字）主成分更便于他人理解。 | 对其它应用，如不介意引入稍大的误差，有时也仅保留90-98%的方差范围。若向他人介绍PCA算法，告诉他们你选择的<math>\textstyle k</math>是为保留95%的方差，比告诉他们你保留了前120个（或任意某个数字）主成分更便于他人理解。 | ||
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== PCA on Images 对图像数据应用PCA算法 == | == PCA on Images 对图像数据应用PCA算法 == | ||
