princomp에 eeg 데이터에 더 많은 변수를 적용하는 방법

Question

나는 5000 개의 행과 59 개의 coloumns를 가진 eeg 녹음 데이터 세트를 가지고있다. coloumns는 eeg 헤드셋의 채널이며 행은 각 채널의 신호 진폭을 나타냅니다. 이제 나는 princomp를 사용하여 치수를 줄였습니다. 하지만 변수와 관측에 혼란 스러워요 내가 그 데이터를 분류하는 5000 요소의 lable 벡터를 가지고 있지만 내가 5000x59에서 princomp를 사용하면 주어진 레이블로 분류 할 수없는 59x59 행렬을 얻었고 59x5000 데이터에 명령을 적용하면 5000x5000 매트릭스를 얻은 것은 pca가 감소하는 대신 치수를 늘리는 것을 의미합니다. 친절하게도 내가 데이터에서 변수와 관찰을 어떻게 인식 할 수 있는지 이해하게하십시오. thnx

Answer 1

Matlab 명령 princomp은 여러 개의 값을 가질 수 있습니다. 원래 5000x59 데이터 행렬을 D으로 표시하면

[C, S] = princomp(D);

당신 C이 주성분 공간 원래 공간으로부터 투영되는 주 성분 계수 C (59x59), 실제 주성분 S (5000x59)를 제공하고, S는 열로 실제 주성분 포함 . 당신은 단지 주성분 S 신경과 계수 C, 당신은

[~, S] = princomp(D)을 할 수있는 필요하지 않은 경우 3 행렬의 관계는 BTW, = S

D * C이다;

자세한 내용은 Matlab princompdoc을 확인하십시오.