Какие существуют методы анализа главных компонент?

Некоторые методы анализа главных компонент:

• Критерий собственного значения. www.mql5.com Включает выбор основных компонент с наибольшими собственными значениями. www.mql5.com Самые большие собственные числа соответствуют главным компонентам, которые охватывают наибольшую дисперсию данных. www.mql5.com
• Критерий пропорции дисперсии. www.mql5.com Предполагает выбор основных компонент, которые объясняют определённую долю общей дисперсии данных. www.mql5.com
• Критерий отсеивания. www.mql5.com Включает изучение графика, который показывает собственные значения каждой основной компоненты в порядке убывания. www.mql5.com Точка, в которой кривая начинает выравниваться, используется в качестве порога для выбора основных компонент, которые необходимо сохранить. www.mql5.com
• Критерий Кайзера. www.mql5.com Предполагает сохранение только главных компонент с собственными значениями, превышающими среднее значение коэффициентов. www.mql5.com Другими словами, это главная компонента с коэффициентами больше единицы. www.mql5.com
• Критерий перекрёстной проверки. www.mql5.com Включает в себя оценку производительности модели на валидационной выборке и выбор основных компонент, обеспечивающих наилучшую точность прогнозирования. www.mql5.com

Кроме того, существуют метод независимых компонент, многомерное шкалирование, метод главных кривых и многообразий, метод упругих карт, нейросетевые методы «узкого горлышка», самоорганизующиеся карты Кохонена и другие способы уменьшения размерности данных. kubsu.ru ru.wikipedia.org