Principal component analysis (PCA) is perhaps the most widely method for data dimensionality reduction. A key question in PCA decomposition of data is deciding how many factors to retain. This manuscript describes a new approach to automatically selecting the number of principal compoents based on the Bayesian minimum message length method of inductive inference. We also derive a new estimate of the isotropic residual variance and demonstrate, via numerical experiments, that it improves on the usual maximum likelihood approach.


翻译:主要组成部分分析(PCA)也许是减少数据维度的最广泛方法,五氯苯甲醚数据分解的一个关键问题是决定要保留多少因素。本稿描述了一种根据贝叶斯最低电文电文长度推导法自动选择主要计算器数目的新方法。我们还得出了对异位残余差异的新估计,并通过数字实验表明它改进了通常的最大可能性方法。

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在统计中,主成分分析(PCA)是一种通过最大化每个维度的方差来将较高维度空间中的数据投影到较低维度空间中的方法。给定二维,三维或更高维空间中的点集合,可以将“最佳拟合”线定义为最小化从点到线的平均平方距离的线。可以从垂直于第一条直线的方向类似地选择下一条最佳拟合线。重复此过程会产生一个正交的基础,其中数据的不同单个维度是不相关的。 这些基向量称为主成分。
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