作者ww2308 (Liang)
看板Statistics
标题[问题] R_Language 的 svd
时间Sat Nov 16 00:46:21 2013
小弟我最近在学资料分析
遇到以下程式码
svd1 <- svd(scale(faceData))
plot(svd1$d^2/sum(svd1$d^2),pch=19,xlab="Singluar vector",
ylab="Variance explained")
很显然的是 load 的一个资料并把它做scale 再做SVD
再来要绘制一个图 x为Singluar vector y为Variance explained
透过图来知晓如何选择降维的维度
不太了解的地方是scale的意思？ 是做normalization嘛？
再来就是Variance explained的意思为何？ google到的资料也只是公式的描述
我想知道它的意义为何 以及它为何应用在SVD上 帮助我们判断如何选取维度
谢谢!
--
※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc)
◆ From: 218.35.179.169
1F：推 Wush978:scale是normalization没错，这会影响到svd的结果 11/16 01:13
2F：→ Wush978:Variance explained，也就是你画出的图的y轴，代表选取的 11/16 01:13
3F：→ Wush978:代表向量，能够解释原始资料的变化的百分比 11/16 01:14
4F：→ ww2308:感谢 11/16 01:36