data_mining:pca

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Principal Component Analysis

$x \in R^2$

Finden einer Projektion mit minimalem Projektionsfehler.

Feature Scaleing erforderlich.

Für 2 Dimensionen: Finde einen Vektor $u^{(1)} \in R^n$ auf den Daten projiziert werden, dass der Projektionsfehler minimal wird.

Für k Dimensionen: Finde k Vektoren $u^{(1)}, \dots, u^{(k)}$ auf die Daten projiziert werden, dass der Projektionsfehler minimal wird.

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  • by phreazer