princomp 中的分数是多少答案

【问题标题】：what is score in princompprincomp 中的分数是多少
【发布时间】：2012-05-01 15:45:52
【问题描述】：

我有一个包含功能的 CSV 文件。行代表对象，列代表特征。我像这样阅读 CSV 文件

O = csvread('data');

现在我做了一个

[COEFF,SCORE] = princomp(O)

我在 O 上进行 princomp 的目标是执行降维，因为特征数量太大。现在，在此操作之后，SCORE 向量是否保留了降维特征集，还是我必须执行更多操作才能获得它？

【问题讨论】：

标签： matlab pca

【解决方案1】：

来自the documentation：

[COEFF,SCORE] = princomp(X) 返回 SCORE，主成分分数；也就是 X 在主成分空间中的表示。 SCORE 的行对应观察值，列对应分量。

【讨论】：

所以分数向量是我必须输入到分类器的数据向量吗？
没错，就是这个变换空间中的数据向量。
如果在这种情况下输入向量 = O 包含 9 列，我知道 SCORE 向量的列显着性会随着您从左到右而降低，但不知道如何确定其中有多少使用。
如果您采用第三个返回变量latent，则显示每列占的方差； cumsum(latent) ./ sum(latent) 为您提供百分比。选择一个k，在没有太多特征和覆盖大量差异之间取得最佳平衡；然后只取每个向量的第一个 k 分量。（要转换测试数据，只需对coeff 进行适当的切片。）我上面链接到的文档有这样的例子。
我在执行 cumsum(latent)./sum(latent) 0.9937 0.9973 0.9988 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 后得到了这些结果，如果我需要 98% 的方差，我需要选择前三列吗？