원형 치수 감소?

Question

반환하는 치수가 원형이되도록 치수 감소를 원합니다.

예) 12d 데이터를 2d로 줄이고 0과 1 사이에서 정규화하면 (.0, 0)이 (.1, .1)에 (.9, .9)만큼 똑같이 나타납니다.

내 알고리즘이란 무엇입니까? (파이썬 구현을위한 보너스 포인트)

PCA 나는 2 차원 데이터면을 제공하지만, 데이터의 구면을 원한다.

의미가 있습니까? 단순한? 내재 된 문제? 감사.

Answer 1

당신이 묻는 것은 변형에 관한 것입니다.

원형

내가 (0,0)와 같은 (0.1, 0.1)에 관해서는 동등하게 가까이 할 (0.9, 0.9). 당신이 무엇을 할 수 있는지 정상화의 접근 방식을 복용

는 PCA

당신은을 사용하려면 [0.5, 0]

MDS

에 [0.5, 1]에서 간격의 값을지도 이다 거리 메트릭을 사용하면 먼저 거리를 계산 한 다음 동일하게 계산할 수 있습니다. 예를 들어 상관 관계를 취하면 1-abs(corr)을 사용할 수 있습니다. 상관 관계가 [-1, 1] 사이이므로 양과 음의 상관 관계는 0에 가까운 값을 제공하지만 상관 관계가없는 데이터는 하나에 가까운 값을 제공합니다. 그런 다음 거리를 계산하면 MDS를 사용하여 투영을 얻습니다. 나는 데이터의 구면을 원하는 반면

공간

PCA는 나에게 데이터를 2 차원 평면을 제공합니다. 당신이 구형 표면를 원하기 때문에 내가 생각하는

은 직접 구에 2 차원 평면을 변환 할 수 있습니다. A 상수가 Z 인 경우 그렇게 할 수 있습니까?

또 다른 질문은 다음과 같습니다.이 모든 것이 합리적인 일입니까?