主成分分析 (PCA)
Principle Component analysis (PCA)
我是机器学习的新手，我正在尝试对一些数据集进行分类。我需要使用 PCA。
我的问题是：PCA是否只将数据转移到新的坐标系？？我是否必须使用其他方法（例如聚类或 SVM）在 PCA 之后进行分类？
如果没有，我非常感谢指导我如何使用 PCA 进行分类。
谢谢
是的，PCA 只是一种预处理技术，rotates/scales 您的坐标系（并且可以降低一些维度）。因此，这不是聚类或分类工具。为了将它与任何其他技术一起使用，只需一个接一个地使用它 - PCA 只是一个数据准备步骤，因此在应用任何 clustering/classification 之前转换您的数据。请记住存储您的 pca 对象，以便将来在测试期间，您可以使用相同的 pca 预处理测试点。
我是机器学习的新手，我正在尝试对一些数据集进行分类。我需要使用 PCA。
我的问题是：PCA是否只将数据转移到新的坐标系？？我是否必须使用其他方法（例如聚类或 SVM）在 PCA 之后进行分类？ 如果没有，我非常感谢指导我如何使用 PCA 进行分类。
谢谢
是的，PCA 只是一种预处理技术，rotates/scales 您的坐标系（并且可以降低一些维度）。因此，这不是聚类或分类工具。为了将它与任何其他技术一起使用，只需一个接一个地使用它 - PCA 只是一个数据准备步骤，因此在应用任何 clustering/classification 之前转换您的数据。请记住存储您的 pca 对象，以便将来在测试期间，您可以使用相同的 pca 预处理测试点。