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[讨论] 关于PCA,,,新手问个弱鸡问题

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新浪微博达人勋

发表于 2017-4-20 21:29:33 | 显示全部楼层 |阅读模式

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本帖最后由 闻思不懂 于 2017-4-20 21:33 编辑

时空数据,t是1->M,s是1->N,K是M和N中最小的,压缩空间数据。
Y表示主成分,V是代表特征向量了?Yi(t)和Vi(s)到底是个什么形式?

看不懂啊。。表示也看过PCA了   还是不懂
!!!!!!!!!!

我知道  我很菜。。。求各位道友看看,告知一二

公式如下

公式如下
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新浪微博达人勋

 成长值: 0
发表于 2017-4-21 09:03:00 | 显示全部楼层
PCA(Principal Component Analysis)主成分分析,原理就是将原始的时空场分离成时间序列和空间模态的乘积形式。可以参考:
1、经验正交函数EOF
2、经验正交函数结果分析
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新浪微博达人勋

 楼主| 发表于 2017-4-21 10:33:35 | 显示全部楼层
本帖最后由 闻思不懂 于 2017-4-21 10:41 编辑
言深深 发表于 2017-4-21 09:03
PCA(Principal Component Analysis)主成分分析,原理就是将原始的时空场分离成时间序列和空间模态的乘积形 ...

你好,你的这个我有看过,,我的这个公式,我有几个问题
1.时间系数在前,空间模态在后,也算对?
2.分析前几个分量是分析,(二者相乘表征原数据?)时间系数和空间模态相×后的几个分量?还是只分析时间系数和空间模态中的任意一个的几个分量?
3.时间系数是否就是PCA的主成分,空间模态是特征向量?
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新浪微博达人勋

 成长值: 0
发表于 2017-4-21 16:01:08 | 显示全部楼层
闻思不懂 发表于 2017-4-21 10:33
你好,你的这个我有看过,,我的这个公式,我有几个问题
1.时间系数在前,空间模态在后,也算对?
2.分 ...

1、公式是求和公式,没有前后之说啊;
2、前几个解释方差比较大,意味着能够解释大部分的,即主要的东西,其余的小量就被忽略了;前几个,指的是前几个模态,以及模态对应的时间系数(时间系数和模态一定是一一对应的);
3、模态和时间系数是一一对应的,模态就是特征向量,全部模态和时间系数的乘积和就是原场
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新浪微博达人勋

发表于 2017-4-21 19:55:23 | 显示全部楼层
我也是新手啊。。
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