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我有一個尺寸爲47000 x 784的數據集,其中47000是樣本,784是樣本的尺寸,我想通過使用PCA來減少尺寸,這樣我就可以將神經網絡應用到它。我用princomp如下:如何在matlab中使用princomp函數
[COEFF,SCORE] = princomp(X)
而且我想大約95%的信心。我如何使用princomp來保持所需的置信度並減少X的尺寸?
我有一個尺寸爲47000 x 784的數據集,其中47000是樣本,784是樣本的尺寸,我想通過使用PCA來減少尺寸,這樣我就可以將神經網絡應用到它。我用princomp如下:如何在matlab中使用princomp函數
[COEFF,SCORE] = princomp(X)
而且我想大約95%的信心。我如何使用princomp來保持所需的置信度並減少X的尺寸?
看起來像你需要一個good PCA tutorial。
另外,請參閱princomp documentation。
正如在評論中提到的,Cross Validated可能是一個比這裏更好的地方提出有關PCA的問題。
乾杯。
在SO上有很多這樣的問題,我真的相信他們更好地指向[交叉驗證](http://stats.stackexchange.com/)。這個問題與matlab幾乎沒有關係,除了用於生成PCA的工具之外。 – macduff