PCA로 예측하는 법

Question

내 데이터 샘플 (차원 N의 N 샘플)의 고유 벡터/값을 계산할 수 있었고 치수를 3로 줄이고 싶습니다. 올바른 값을 선택해야합니다. 처음 3 개의 고유 벡터 (가장 큰 고유 값을 가짐).

3 개의 PC와 새로운 샘플 (원래 3 차원으로 만 보임)의 관찰 결과 (원래 기준).

어떻게 M-3 다른 값이 될지 예측할 수 있습니까?

Answer 1

예, 모델의 X 가장 중요한 구성 요소를 사용하여 당신은 X

당신이 예측하려면

가 M에서 차원을 줄일 수있다 - 당신이에 PLS 오히려 당신은 Y (또는 여러 Y의)가 즉 PCA보다

트러스티 위키 백과

http://en.wikipedia.org/wiki/Partial_least_squares_regression

(죄송합니다, 아이 패드에서 쓸 때 링크를 추가 할 수없는 것) 평소와 같이 구조에 온다