Softwareentwickler MATLAB/Simulink (w/m) Erarbeitung von Lösungen im Bereich der Schnittstelle zum Simulink-Modell und der Benutzeroberfläche von TargetLinkdSPACE GmbH - Paderborn
Verfasst am: 15.12.2011, 13:05
Titel: Anwendung von 'princomp'
Hi,
ich möchte gerne eine Klassifizierung eines Datensatzes mit 6 Klassen und einer sehr hohen Anzahl an Features durchführen. Hierzu möchte ich aber vorab mit Hilfe einer PCA den Featureraum etwas reduzieren.
Ich habe mehrere recht große Datensätze von der Ordnung ca. 800x2000. Hierbei steht die 800 für Datenreihen, die letztlich (leider) ungleichmäßig auf 6 verschiedenen Klassen aufgeteilt werden und 2000 ist die Dimension des Featureraums (verschiedene Frequenzen - um genau zu sein).
Für die PCA will ich gerne die Funktion princomp verwenden, habe mir hierzu auch schon weitestgehend alles durchgelesen - habe aber trotzdem noch eine Verständnisfrage. In der Beschreibung wird der Übergabeparameter - also quasi der Featureraum - folgendemaßen angegeben:
Code:
Rows of X correspond to observations, columns to variables.
Bedeutet das, dass ich meine komplette 800x2000 Matrix übergeben muss, oder wäre es besser zunächst vielleicht einen Subset von etwa 10 % jeder Klasse zu nehmen, diesen dann zu mittel und schließlich eine Matrix der Größe 6x2000 (Klassen (mittel eine Subsets) x Features) zu übergeben???
Vielen Dank,
Richmand
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