预处理数据：我应该在 运行 PCA 之前或之后对数据进行正则化吗？
Pre-processing data: Should I regularize data before or after running a PCA?
我正在为神经网络预处理输入数据。
为了减少输入的维度，我是 运行 一个 PCA。
我想规范化我的数据，我应该在 运行 PCA 之前还是之后进行？
即在 raw-data/PCA 输入或 PCA outputs/NN 输入上 ?
您已经尝试过这两个版本了吗？据我所知，PCA 寻找相关的特征向量列来减少特征向量中的信息冗余。正则化处理特征值的缩放和加权。考虑到这一点，PCA 不应受到正则化的影响，因为它不应改变特征值的依赖性。
因此，我会首先应用 PCA，并且只对缩小的特征向量进行正则化。
我正在为神经网络预处理输入数据。 为了减少输入的维度，我是 运行 一个 PCA。 我想规范化我的数据，我应该在 运行 PCA 之前还是之后进行？ 即在 raw-data/PCA 输入或 PCA outputs/NN 输入上 ?
您已经尝试过这两个版本了吗？据我所知，PCA 寻找相关的特征向量列来减少特征向量中的信息冗余。正则化处理特征值的缩放和加权。考虑到这一点，PCA 不应受到正则化的影响，因为它不应改变特征值的依赖性。 因此，我会首先应用 PCA，并且只对缩小的特征向量进行正则化。