PCAスコアリング

主成分分析(PCA)投影を実行するための特異値分解(SVD)の構成について学習します。

SVDモデルは、PCA投影を実行するように構成できます。PCAは、SVDと密接に関連しています。PCAでは、対応する説明分散によってランク付けされる正規直交基底(主成分)のセットが計算されます。SVDとPCAの主な違いは、PCA投影は特異値によってスケーリングされないところにあります。新しい座標系に対するPCA投影は、次の式によって与えられます。

図7-14 PCA投影の計算

「図7-14 PCA投影の計算」の説明

ここで、 (nxk)は、最初のk個の成分によって定義される、縮約されたデータ空間の投影データで、V_kは、縮約された成分セットを定義します。