作者question18 (晡)
看板Statistics
标题Re: [问题] 请问经过PCA後的资料若反而对DATAMININ …
时间Mon Jun 16 14:22:43 2008
请问svd是什麽意思呢
※ 引述《smallworld (路人系草包)》之铭言：
: 用dimension reduction去查就很多了
: 你学长的说法应该是有道理的
: 特徵太多务必要把那些相似 没有分辨能力的特徵排除
: 参考ugly duckling theorem
: 虽然此类的技巧很多 但是有些方法在统计上很难有直觉的解释
: 比如manifold dimension reduction之类
: 试过SVD了吗
: ※ 引述《question18 (晡)》之铭言：
: : '请问除了PCA以外，还有没有别的方法是用来降低维度的较好方法呢?
: : 目前是使用feature selection algorithm来选features。
: : 但是我目前实验的结果都是特徵删越多效果越差
: : 不过学长坚持特徵太多是没有意义的
--
※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc)
◆ From: 140.116.164.183
1F：推 clickhere:Singular Value Decomposition. 06/16 16:03
2F：→ question18:THANKX 06/16 17:24