我已经能够计算我的数据样本(维度 M 的 N 个样本)的特征向量/值，我想将维度减少到 3。如果我是正确的，我需要选择前 3 个特征向量(具有最大的特征值)。
从这 3 台 PC 和对新样本的观察(在原始基础上)(现在仅查看 3 个维度)。
我如何预测 M-3 的其他值？
最佳答案
是的，通过使用模型中 x 最重要的组件，您将维数从 M 减少到 x
如果您想预测 - 即您有一个 Y(或多个 Y)，您将使用 PLS 而不是 PCA
Trusty Wikipedia 照常提供帮助(抱歉，在 iPad 上书写时似乎无法添加链接)
http://en.wikipedia.org/wiki/Partial_least_squares_regression
关于linear-algebra - 如何使用 PCA 进行预测，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/6336856/