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Classification Learner: Welcher Features bei aktivierter PCA |
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| robertradar |
Forum-Fortgeschrittener
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Verfasst am: 23.08.2018, 16:26
Titel: Classification Learner: Welcher Features bei aktivierter PCA
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Hallo,
ich möchte einen Klassifikator designen, der höchstens M Features nutzt. Wenn man in der Toolbox PCA aktiviert, hat man die Möglichkeit, die Anzahl der Features auf N<=M zu reduzieren. Ich nehme an, dass die Toolbox dann die besten N Features hinsichtlich der Datentrennung nutzt.
Woher weiß ich/wo kann ich nachsehen, welche N meiner M Features verwendet worden sind?
Ferner wundert es mich, dass trotz der Wahl von N=M die Accuracy immer um 1 bis 2 % schlechter ist als bei deaktivierter PCA. Also wieso ein unterschiedliches Ergebnis bei gleichen Features?
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| Harald |
Forum-Meister
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Verfasst am: 23.08.2018, 17:19
Titel:
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Hallo,
PCA ist eine Datentransformation, keine selektion. Die neuen Größen sind Linearkombinationen der bisherigen Größen. Die Linearkombinationen werden so gewählt, dass möglichst viel der Varianz in den neuen Größen enthalten ist.
Grüße,
Harald
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3.) Ask Technical Support of MathWorks
4.) Go mad, your problem is unsolvable ;)
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| robertradar |
Themenstarter
Forum-Fortgeschrittener
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Beiträge: 57
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Verfasst am: 24.08.2018, 12:00
Titel:
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Verstehe. Mich hatte die Unterschrift "N/M features" dahingehend irritiert.
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