私はk平均アルゴリズムの実装を視覚化するためにPCAを使用しようとしています。私はthis linkの主成分係数、スコア、分散についてのチュートリアルに従っています。第2度のpcaに新しい点を投影MATLAB
私は次のコマンドを使用しています:[coeff,score,~]=pca(X');
ここで、Xは自分のデータです。
私のデータは30個の455個のマトリックスで、30個のフィーチャーと455個のサンプルがあります。私は正常にスコアパラメータを使用して、視覚化の目的で2Dプロットを作成しました。今私はその平面に30次元の中心を投影したい。私はcoeff*centers(:,1)
を試しましたが、これが正しい使用法であるかどうかはわかりません。
新しい30次元点を第1のpcaコンポーネントと第2のpcaコンポーネントの2Dに投影するにはどうすればよいですか?
'centers(:, 1)'は、k-meansの中心を表します。私はその中心がどこにある2Dで視覚化したいですか? – havakok
pcaを使用する前にデータを正規化して中心に置いた場合でも、新しい点から平均を引く必要がありますか? – havakok
データがすでにセンタリングされている場合は、「mu」を減算する必要はありません。 「mu」がゼロであることをチェックすることによって、データが中央に位置していることを確認することができます。 'mu'は' mean(X ') 'とちょうど同じです。 – tuntap