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Dimension von Feature Vektoren mittels PCA reduzieren |
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| Helveticus |
Forum-Fortgeschrittener
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Verfasst am: 05.06.2015, 01:53
Titel: Dimension von Feature Vektoren mittels PCA reduzieren
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Hallo
Ich bin gerade total durcheinander bezüglich PCA. Ich habe ein 4D Bild der Grösse 90 x 60 x 12 x 350. D.h. jeder Voxel ist ein Vektor der Grösse 350 (time series).
Nun unterteile ich das 3D Bild (90 x 60 x 12) in Würfel. Nehmen wir an ein Würfel enthält n Voxel, d.h. ich habe n Vektoren der Grösse 350. Ich möchte diese n Vektoren nun zu einem Vektor reduzieren und dann die correlation zwischen allen Würfeln berechnen.
Für einen Würfel kann ich nun die Matrix M konstruieren wobei ich die Voxel nebeneinander reihe, also M = [v1 v2 v3 ... vn] wobei jedes v ein Vektor der Länge 350 ist.
Nun kann ich PCA in Matlab anwenden durch [coeff, score, latent, ~, explained] = pca(M); und dann die erste Komponente wählen. Nun beginnt meine grosse Verwirrung.
1. Sollte ich die Matrix M transponieren, also PCA(M')?
2. Sollte ich die erste kolonne von coeff oder score nehmen?
3. Nehmen wir an, dass ich eine Matrix A = rand(30,100) habe wobei die Reihen die Datenpunkte und die Kolonnen die Features sind. Nun möchte ich die Dimensionlität der Feature Vektoren reduzieren aber alle Datenpunkte behalten.
Wie kann ich das mit PCA machen?
Wenn ich [coeff, score, latent, ~, explained] = pca(M); berechen dann ist coeff von der Dimension 100 x 29 und score 30 x 29.
Ich bin total verwirrt.
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