286
правок
Изменения
Пример кода на R
Больше неприятностей могут доставить данные сложной топологии. Для их аппроксимации также изобретены различные методы, например самоорганизующиеся карты Кохонена <ref name=Cohonen /> или нейронный газ <ref>[https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9D%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B3%D0%B0%D0%B7 Нейронный газ]</ref>. Если данные статистически порождены с распределением, сильно отличающимся от нормального, то для аппроксимации распределения полезно перейти от главных компонент к независимым компонентам <ref>[https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%BD%D0%B5%D0%B7%D0%B0%D0%B2%D0%B8%D1%81%D0%B8%D0%BC%D1%8B%D1%85_%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D0%BE%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D1%82 Анализ независимых компонент]</ref>, которые уже не ортогональны в исходном скалярном произведении. Наконец, для изотропного распределения (даже нормального) вместо эллипсоида рассеяния получаем шар, и уменьшить размерность методами аппроксимации невозможно.
==Примеры кода=====Пример кода scikit-learn===
Пример применения PCA к датасету Iris для уменьшения размерности:
<span style="color:#3D9970># Импорт библиотек</span>
plt.ylabel("PC2")
plt.show()
=== Пример на языке R ===
{{Main|Примеры кода на R}}
<font color="gray"># importing library and its' dependencies</font>
library(h2o)
h2o.init()
path <- system.file(<font color="green">"extdata"</font>, <font color="green">"data.csv"</font>, <font color="#660099">package</font> = <font color="green">"h2o"</font>)
data <- h2o.uploadFile(<font color="#660099">path</font> = data)
<font color="gray"># evaluating</font>
h2o.prcomp(<font color="#660099">training_frame</font> = data, <font color="#660099">k</font> = <font color="blue">8</font>, <font color="#660099">transform</font> = <font color="green">"STANDARDIZE"</font>)
==См. также==
