Projizieren neuer Punkte auf PCA zweiten Grades MATLAB

Question

Ich versuche PCA zu verwenden, um meine Implementierung von k-Means-Algorithmus zu visualisieren. Ich befolge das Tutorial zu Hauptkomponentenkoeffizienten, Scores und Abweichungen in this link.

Ich verwende den folgenden Befehl: [coeff,score,~]=pca(X'); wo X meine Daten ist.

Meine Daten sind eine 30 x 455-Matrix, das sind 30 Funktionen mit 455 Samples. Ich habe erfolgreich den Score-Parameter verwendet, um ein 2D-Diagramm für Visualisierungszwecke zu erstellen. Jetzt möchte ich das 30-dimensionale Zentrum auf diese Ebene projizieren. Ich habe versucht coeff*centers(:,1), aber ich verstehe nicht, wenn dies die richtige Verwendung ist.

Wie projiziere ich einen neuen 30-dimensionalen Punkt auf die 2D der ersten vs der zweiten PCA-Komponente?

Answer 1

Ich nehme an, dass durch centers(:, 1) Sie eine neue Beobachtung bezeichnen. Um auszudrücken, diese Beobachtung in den Hauptkomponenten sollten Sie

[coeff, score, ~, ~, ~, mu]=pca(X'); %return the estimated mean "mu" 
tmp = centers(:, 1) - mu'; %remove mean since pca() by default centers data 
coeff' * tmp; % the new observation expressed in the principal components 

Hinweis schreiben, die Sie haben, um den Mittelwert zu subtrahieren da pca() von Standardzentren die Daten. Beachten Sie auch die Transponierte ' auf Koeff. Eigentlich sollte es inv(coeff) sein, aber da coeff ein orthogonal matrix ist, können wir transpose stattdessen verwenden.