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我是預處理神經網絡的輸入數據。 爲了減少輸入的維數,我正在運行PCA。 我想正常化我的數據,我應該在運行PCA之前還是之後執行? 即在原始數據/ PCA輸入上還是在PCA輸出/ NN輸入上?預處理數據:我應該在運行PCA之前還是之後調整數據?
我是預處理神經網絡的輸入數據。 爲了減少輸入的維數,我正在運行PCA。 我想正常化我的數據,我應該在運行PCA之前還是之後執行? 即在原始數據/ PCA輸入上還是在PCA輸出/ NN輸入上?預處理數據:我應該在運行PCA之前還是之後調整數據?
您是否已經試過兩個版本?就我所知,PCA尋求相關的特徵向量列來減少特徵向量中的信息冗餘。正則化解決了特徵值的縮放和加權。考慮到這一點,PCA不應受正規化的影響,因爲它不應改變特徵值的依賴性。因此,我將首先應用PCA,並且只規範shrinkened特徵向量。
我還沒有嘗試過,但你的答案是有道理的,謝謝。 – Arthurim