Verwenden von Features ohne Anwendung von PCA

Question

Angenommen, es gibt 8 Features im Dataset. Ich benutze PCA zu und finde heraus, dass 99% der Informationen in den ersten 3 Merkmalen sind, die die kumulative Summe des erklärten Varianzverhältnisses verwenden. Warum muss ich dann diese 3 Funktionen mit PCA anpassen und transformieren, um sie für das Trainieren meines neuronalen Netzwerks zu verwenden? Warum kann ich nicht einfach die drei Funktionen verwenden?

Answer 1

Der Grund dafür ist, dass, wenn PCA Sie sagt, dass 99% der Varianz durch die ersten drei Komponenten erklärt, es bedeutet nicht, dass es durch die ersten drei Merkmale erklärt. PCA-Komponenten sind lineare Kombinationen der Features, sie sind jedoch normalerweise nicht die Features selbst. Zum Beispiel müssen PCA-Komponenten zueinander orthogonal sein, während die Merkmale nicht sein müssen.