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Hauptkomponentenanalyse, PCA, Dimensionsreduktion,Eigenwerte |
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| creme |
Forum-Century
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Verfasst am: 10.07.2017, 11:12
Titel: Hauptkomponentenanalyse, PCA, Dimensionsreduktion,Eigenwerte
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Hallo leute,
ich soll mittels einer Hauptkomponentenanalyse in einen hochdimensionalen Datensatz korrelationen finden. Jetzt frag ich mich wie ich mit hilfe der kovarianzmatrix und den Eigenwerten die vorhandenen korrelationen interpretieren kann??
Gibt es da bestimmte Dinge (kleine oder große Eigenwerte) oder irgendwas spezifisches worauf man besonders achten muss um korrelationen innerhalb meiner Dimensionen fest zu stellen?
Hoffe jmd kann mir weiter helfen. Danke im Voraus
Gruß creme
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| Jan S |
Moderator
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Verfasst am: 10.07.2017, 13:35
Titel: Re: Hauptkomponentenanalyse, PCA, Dimensionsreduktion,Eigenw
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Hallo creme,
Wenn Du grundsätzlich keine Ahnung hast, was eine PCA (oder Kovaruianz-Matrix und "den" Eigenwerten (welchen?)), ist diese Forum nicht der richtige Startpunkt, denn hier geht es um Implementierungen in Matlab. WikiPedia hilft erstmal weiter, aber Dein Professor/Betreuer sollte Dir die Details auch erklären können.
Gruß, Jan
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Verschoben: 10.07.2017, 13:36 Uhr von Jan S
Von Programmierung nach Off Topic |
| creme |
Themenstarter
Forum-Century
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Verfasst am: 10.07.2017, 13:52
Titel:
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kein ansatz? Wikipedia ist nicht wirklich eine Hilfe dabei wie die Größenänderung meiner Eigenwerte in Bezug auf Korrelation innerhalb meines Datensatzes zu interpretieren ist!!!
Evtl kann ja jmd helfen 
ich versuch es mal anders zu formulieren: ich möchte die Dimensionen finden welche korrelieren? aber bei 20 Dimensionen geht das wohl schlecht mit probieren?! Wie erkennt man das am schnellsten?
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