PrincipalComponentAnalysisTransformer Clase
Definición
Importante
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PCA es una transformación de reducción de dimensionalidad que calcula la proyección del vector de características en un subespacio de rango bajo.
public sealed class PrincipalComponentAnalysisTransformer : Microsoft.ML.Data.OneToOneTransformerBasetype PrincipalComponentAnalysisTransformer = class
inherit OneToOneTransformerBasePublic NotInheritable Class PrincipalComponentAnalysisTransformer
Inherits OneToOneTransformerBase- Herencia
Comentarios
El análisis de componentes principal (PCA) es un algoritmo de reducción de dimensionalidad que calcula la proyección del vector de características en un subespacio de rango bajo. Su entrenamiento se realiza mediante la técnica descrita en el documento: Combinación de la aleatoriedad estructurada y no estructurada en PCA a gran escala, y el documento Buscar estructura con aleatoriedad: algoritmos probabilísticos para construir descomposición de matriz aproximada
Para obtener más información, vea también:
- Métodos aleatorios para calcular la descomposición de valores singulares (SVD) de matrices muy grandes
- Algoritmo aleatorio para el análisis de componentes principales
- Buscar estructura con aleatoriedad: algoritmos probabilísticos para construir descomposición de matriz aproximada
Métodos
| GetOutputSchema(DataViewSchema) |
PCA es una transformación de reducción de dimensionalidad que calcula la proyección del vector de características en un subespacio de rango bajo. (Heredado de RowToRowTransformerBase) |
| Transform(IDataView) |
PCA es una transformación de reducción de dimensionalidad que calcula la proyección del vector de características en un subespacio de rango bajo. (Heredado de RowToRowTransformerBase) |
Implementaciones de interfaz explícitas
| ICanSaveModel.Save(ModelSaveContext) |
PCA es una transformación de reducción de dimensionalidad que calcula la proyección del vector de características en un subespacio de rango bajo. (Heredado de RowToRowTransformerBase) |
| ITransformer.GetRowToRowMapper(DataViewSchema) |
PCA es una transformación de reducción de dimensionalidad que calcula la proyección del vector de características en un subespacio de rango bajo. (Heredado de RowToRowTransformerBase) |
| ITransformer.IsRowToRowMapper |
PCA es una transformación de reducción de dimensionalidad que calcula la proyección del vector de características en un subespacio de rango bajo. (Heredado de RowToRowTransformerBase) |
Métodos de extensión
| Preview(ITransformer, IDataView, Int32) |
Obtenga una vista previa de un efecto de |
| Append<TTrans>(ITransformer, TTrans) |
Cree una nueva cadena de transformadores anexando otro transformador al final de esta cadena de transformadores. |
| CreateTimeSeriesEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, IHostEnvironment, PredictionEngineOptions) |
TimeSeriesPredictionEngine<TSrc,TDst> crea un motor de predicción para una canalización de serie temporal. Actualiza el estado del modelo de serie temporal con observaciones que se ven en la fase de predicción y permite controlar el modelo. |
| CreateTimeSeriesEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, IHostEnvironment, Boolean, SchemaDefinition, SchemaDefinition) |
TimeSeriesPredictionEngine<TSrc,TDst> crea un motor de predicción para una canalización de serie temporal. Actualiza el estado del modelo de serie temporal con observaciones que se ven en la fase de predicción y permite controlar el modelo. |