Анализ основных компонентов (PCA) Через призму скрытой переменной
• PPCA - метод уменьшения размерности с использованием скрытых переменных для определения направлений максимальной дисперсии в данных. • PPCA может использоваться для визуализации данных и извлечения объектов. • Структура скрытых переменных PPCA предлагает функциональность, отсутствующую в классическом PCA. • PPCA легко расширяется для размещения данных с пропущенными значениями, в отличие от классического PCA. • Реализация PPCA с использованием EM-алгоритма была представлена Типпингом и Бишопом в 1999 году. • Альтернативный подход к PPCA использует вариационный вывод для вычисления пропущенных значений и получения вероятностных главных компонентов. • В статье рассматривается алгоритм EM для PPCA и его применение к неполным данным.
