機械学習
PCA（機械学習）
データを中心化して共分散行列をJacobi回転で固有分解し、主成分・寄与率・変換後データを返します。
- TIME
- O(id²)
- SPACE
- O(sd+d²)
i = 回転数、s = 標本数、d = 特徴量数 / 上限: 有限数の標本2〜1,000、特徴量1〜16、成分1〜d、反復1〜10,000
データを中心化して共分散行列を固有分解し、主成分得点へ変換します。
機械学習
データを中心化して共分散行列をJacobi回転で固有分解し、主成分・寄与率・変換後データを返します。
i = 回転数、s = 標本数、d = 特徴量数 / 上限: 有限数の標本2〜1,000、特徴量1〜16、成分1〜d、反復1〜10,000
データを中心化して共分散行列を固有分解し、主成分得点へ変換します。