data_mining:pca

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data_mining:pca [2014/08/24 02:10]
phreazer [Parameterwahl (k)]
data_mining:pca [2014/08/30 17:07] (current)
phreazer [Problemformulierung]
Line 3: Line 3:
 ===== Problemformulierung ===== ===== Problemformulierung =====
  
-$x \in R^2$+$x \in \mathbb{R}^2$
  
 Finden einer Projektion mit minimalem Projektionsfehler. Finden einer Projektion mit minimalem Projektionsfehler.
Line 9: Line 9:
 Feature Scaleing erforderlich. 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 2 Dimensionen:​ Finde einen Vektor $u^{(1)} \in \mathbb{R}^n$ 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. Für k Dimensionen:​ Finde k Vektoren $u^{(1)}, \dots, u^{(k)}$ auf die Daten projiziert werden, dass der Projektionsfehler minimal wird.
  • data_mining/pca.txt
  • Last modified: 2014/08/30 17:07
  • by phreazer