machine-learning - 需要取多少个主成分？

Question

我知道主成分分析对矩阵进行 SVD，然后生成特征值矩阵。为了选择主成分，我们必须仅采用前几个特征值。现在，我们如何决定应该从特征值矩阵中获取的特征值的数量？

Answer 1

要决定保留多少个特征值/特征向量，您应该首先考虑进行 PCA 的原因。您这样做是为了减少存储需求、减少分类算法的维数，还是出于其他原因？如果您没有任何严格的约束，我建议绘制特征值的累积和(假设它们按降序排列)。如果在绘图之前将每个值除以特征值总和，则绘图将显示保留的总方差与特征值数量的比例。然后，该图将很好地指示您何时达到 yield 递减点(即，通过保留额外的特征值几乎不会获得方差)。