Difference between r1.19 and the current
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#noindex많은 양의 데이터를 데이터를 본질을 해치지 않는 저차원으로 압축하는 것
Method for compressing a lot of data into something that captures the essence of the original data
차원축소 [[dimensionality_reduction]],
특징추출 [[feature_extraction]] // [[특징,feature]]을 ...
기법.
[[분산,variance]]은 최대한 보존하면서
[[축,axis]] or [[기저,basis]]을 새로 찾는...
한국어 설명:
https://angeloyeo.github.io/2019/07/27/PCA.html
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[[WpEn:Kosambi–Karhunen–Loève_theorem]]
Google:kkl.theorem
Naver:"kkl 정리" Ggl:"kkl 정리" Google:kkl.theorem
Up: [[정리,theorem]]
}= tmp links ko =
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Compare:[[독립성분분석,independent_component_analysis,ICA]]
[[주성분,principal_component]]
[[주성분,principal_component]] { Up: [[성분,component]] ? }
----
[[Zeta:주성분_분석_PCA]]
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Up: [[자료,data]]??
[[분석,analysis]] > [[다변량분석,multivariate_analysis]]
[[성분분석,component_analysis]]? ( [[성분,component]]? ) (이건 아마 안 만들어질 듯.)
많은 양의 데이터를 데이터를 본질을 해치지 않는 저차원으로 압축하는 것
Method for compressing a lot of data into something that captures the essence of the original data
Method for compressing a lot of data into something that captures the essence of the original data
차원축소 dimensionality_reduction,
특징추출 feature_extraction // 특징,feature을 ...
기법.
분산,variance은 최대한 보존하면서
축,axis or 기저,basis을 새로 찾는...
특징추출 feature_extraction // 특징,feature을 ...
기법.
분산,variance은 최대한 보존하면서
축,axis or 기저,basis을 새로 찾는...
mklink
고유값,eigenvalue
고유벡터,eigenvector
공분산행렬,covariance_matrix curr see 공분산,covariance
Kosambi–Karhunen–Loève theorem ... or
Karhunen–Loève theorem .... KKL_theorem KL_theorem ?
{
Kosambi–Karhunen–Loève theorem
고유값,eigenvalue
고유벡터,eigenvector
공분산행렬,covariance_matrix curr see 공분산,covariance
Kosambi–Karhunen–Loève theorem ... or
Karhunen–Loève theorem .... KKL_theorem KL_theorem ?
{
Kosambi–Karhunen–Loève theorem
//wpen
확률과정,stochastic_process론의 정리,theorem.
확률과정을 직교함수,orthogonal_function들의 무한한 선형결합,linear_combination으로 표현,representation하는 것에 대한 -
analogous to: 함수,function을 bounded_interval(유계구간? curr see 구간,interval) 푸리에_급수,Fourier_series ddddddddd
확률과정,stochastic_process론의 정리,theorem.
확률과정을 직교함수,orthogonal_function들의 무한한 선형결합,linear_combination으로 표현,representation하는 것에 대한 -
analogous to: 함수,function을 bounded_interval(유계구간? curr see 구간,interval) 푸리에_급수,Fourier_series ddddddddd
tmp links ko ¶
tmp links en ¶
Principal Component Analysis Explained Visually
https://setosa.io/ev/principal-component-analysis/
https://news.ycombinator.com/item?id=27017675
https://setosa.io/ev/principal-component-analysis/
https://news.ycombinator.com/item?id=27017675
tmp ¶
tmp video
{
StatQuest: Principal Component Analysis 주성분 분석 (PCA)
https://www.youtube.com/watch?v=FgakZw6K1QQ
{
StatQuest: Principal Component Analysis 주성분 분석 (PCA)
https://www.youtube.com/watch?v=FgakZw6K1QQ
Up: 자료,data??
분석,analysis > 다변량분석,multivariate_analysis
성분분석,component_analysis? ( 성분,component? ) (이건 아마 안 만들어질 듯.)
성분분석,component_analysis? ( 성분,component? ) (이건 아마 안 만들어질 듯.)