Come si può dare peso alla funzione prima di PCA

Question

Mi chiedo come posso dare peso alla mia funzione prima che impiegano PCA. Voglio dire in qualche modo ponderato PCA. Perché so che una delle caratteristiche è meglio di altri e voglio dare importanza alla cosa nella creazione di componenti (non è possibile selezionare solo quella caratteristica. Dovrei avere altri impatto troppo)

Answer 1

Dopo la standardizzazione dei dati è possibile moltiplicare le funzioni con i pesi per pesi assegnare prima della analisi delle componenti principali. Dare un peso maggiore significa la varianza all'interno della funzione di sale, che lo rende ancora più importante.

Standardizzazione (media 0 e varianza 1) è importante per la PCA, perché è alla ricerca di una nuova base ortogonale in cui i soggiorni di origine lo stesso, in modo da avere i dati centrati intorno all'origine è buono. La prima componente principale è la direzione con il più varianza, scalando una certa caratteristica con un peso superiore a 1 aumenterà la varianza su questo asse e quindi dare maggior peso a questo asse, tirando la prima componente principale in esso è direzione.

Answer 2

PCA è il metodo non supervisionato per trovare il maggior numero di componenti importanti. Non vedo un motivo per cui si dovrebbe voler aggiungere un peso. Se si sa quali caratteristiche sono importanti, perché l'uso PCA a tutti? O eseguire PCA sulle caratteristiche in cui si è sicuri circa l'importanza.

Inoltre, i componenti vengono creati in direzioni con la massima varianza e l'importanza è misurata da autovalori. Quindi posso immaginare che si può in qualche modo aumentare la varianza (come Jan van der Vegt proposto). Ma questa è una stregoneria con uscita molto discutibile.