Алгоритм PCA в WEKA

Я использую набор данных с 22 атрибутами в WEKA, и после применения оценщика атрибутов PrincipalComponents я получаю 8 ранжированных атрибутов с дисперсией 0,95. Насколько мне известно, сумма новых значений признаков должна быть равна 0,95, но у меня почему-то не складывается дисперсия ранжированных признаков. В чем проблема с этим? Все атрибуты являются числовыми, за исключением атрибута класса, который является номинальным.

Вот результат, который я получаю в WEKA после PCA: Ранжированные атрибуты

Любая помощь приветствуется, спасибо.


attributes variance pca weka
person Claire    schedule 10.12.2016    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Сумма отклонений, которую вы суммируете, представляет собой баллы, полученные из кумулятивных отклонений.

Пожалуйста, обратитесь

  1. Ответ Марка Холла:

    http://weka.8497.n7.nabble.com/PCA-Output-td3579.html

А также

  1. Вопросы и ответы по отклонениям PCA составляют 100 %

    https://stats.stackexchange.com/questions/32901/do-components-of-pca-really-represent-percentage-of-variance-can-they-sum-to-mo

person user3692020    schedule 06.01.2017