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Hauptkomponentenanalyse, PCA, Dimensionsreduktion,Eigenwerte

 

creme
Forum-Anfänger

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Beiträge: 27
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Version: ---
     Beitrag Verfasst am: 10.07.2017, 10:12     Titel: Hauptkomponentenanalyse, PCA, Dimensionsreduktion,Eigenwerte
  Antworten mit Zitat      
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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Beiträge: 10.481
Anmeldedatum: 08.07.10
Wohnort: Heidelberg
Version: 2009a, 2016b
     Beitrag Verfasst am: 10.07.2017, 12:35     Titel: Re: Hauptkomponentenanalyse, PCA, Dimensionsreduktion,Eigenw
  Antworten mit Zitat      
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, 12:36 Uhr von Jan S
Von Programmierung nach Off Topic
 
creme
Themenstarter

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Beiträge: 27
Anmeldedatum: 10.07.17
Wohnort: ---
Version: ---
     Beitrag Verfasst am: 10.07.2017, 12:52     Titel:
  Antworten mit Zitat      
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 Sad Sad

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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