고유 벡터 찾기 주성분 분석 사용

PCA를 사용하여 고유 벡터를 찾아야합니다. 우리는 princomp (매트릭스)를 사용하고 있습니다. 이는 주 구성 요소를 효율적이고 변환 된 데이터 및 고유 값을 제공합니다. 아래의 데이터 용고유 벡터 찾기 주성분 분석 사용

2.5 2.4 
0.5 0.7 
2.2 2.9 
1.9 2.2 
3.1 3 
2.3 2.7 
2 1.6 
1 1.1 
1.5 1.6 
1.1 0.9 



function PCAFinder(filein) 
    X = csvread(filein); 

    [pc,score,latent] = princomp(X); 

    pc 
    transpose(pc) 

end

주 생성 될 상기 코드 (PC)

0.6779 0.7352 
0.7352 -0.6779

실제 아이겐 벡터에 의해 반환 성분 공동 효율적인

-0.7352 -0.6779 
    0.6779 -0.7352

방법 위의 고유 벡터를 얻으시오

출처

2013-10-14 Lohith

나는 당신의 질문은 다음 질문을 표시하는 것이 좋습니다 대답했다 내 대답 옆에있는 눈금 표시를 클릭하면 답변을 얻을 수 있습니다. 감사. –

을 반환하는 주체 성분 계수는 데이터의 공분산 행렬의 유효한 고유 벡터 행렬입니다. 고유 벡터는 직교 변환까지 유일합니다. 더 자세한 토론은 나이가 들면서 SO 질문 here에 대한 나의 대답을보십시오.

이 특정한 경우에, 적절한 직교 변환이 행렬 사이의 정확한 평등을 얻기에 의해 당신의 PC 계수 행렬을 곱하는 것입니다 : 당신이 느끼는 경우 [0 1; -1 0]

출처

2013-10-14 05:47:51

고유 벡터 찾기 주성분 분석 사용

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