误差分析
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PCA中的误差表示方法是什么「pca重建误差」
主成分分析(PCA)是一种常用的数据降维技术,它通过将原始数据投影到一个新的坐标系中,使得新坐标系的第一主成分具有最大的方差,第二主成分具有次大的方差,以此类推,在PCA中,误差表示方法通常采用均方误差(MSE)或平均绝对误差(MAE)。均方误差(MSE)是衡量预测值与实际值之间差异的常用指标,它计算的是预测值与实际值之差的平方的平均……
主成分分析(PCA)是一种常用的数据降维技术,它通过将原始数据投影到一个新的坐标系中,使得新坐标系的第一主成分具有最大的方差,第二主成分具有次大的方差,以此类推,在PCA中,误差表示方法通常采用均方误差(MSE)或平均绝对误差(MAE)。均方误差(MSE)是衡量预测值与实际值之间差异的常用指标,它计算的是预测值与实际值之差的平方的平均……