PrincipalComponentAnalysisTransformer Klasse

Definition

Namespace:

Microsoft.ML.Transforms

Assembly:

Microsoft.ML.PCA.dll

Paket:

Microsoft.ML v2.0.0

PCA ist eine Transformation der Dimensionalitätsreduzierung, die die Projektion des Featurevektors auf einen Unterraum mit niedriger Rangfolge berechnet.

public sealed class PrincipalComponentAnalysisTransformer : Microsoft.ML.Data.OneToOneTransformerBase

type PrincipalComponentAnalysisTransformer = class
    inherit OneToOneTransformerBase

Public NotInheritable Class PrincipalComponentAnalysisTransformer
Inherits OneToOneTransformerBase

Vererbung

Object

RowToRowTransformerBase

OneToOneTransformerBase

PrincipalComponentAnalysisTransformer

Hinweise

Die Prinzipkomponentenanalyse (Component Analysis, PCA) ist ein Dimensionalitätsminderungsalgorithmus, der die Projektion des Featurevektors auf einen Unterraum mit niedriger Rangfolge berechnet. Seine Schulung erfolgt mithilfe der im Papier beschriebenen Technik: Kombinieren von strukturierten und unstrukturierten Zufallszahlen in großskaliger PCA und der Papiersuche Struktur mit Zufallsart: Probabilistische Algorithmen zum Erstellen ungefährer Matrixdekompositions

Weitere Informationen finden Sie auch unter:

• Randomisierte Methoden für die Berechnung der Singular-Wert-Dekomposition (SVD) von sehr großen Matrizen
• Ein zufälliger Algorithmus für die Hauptkomponentenanalyse
• Suche nach Struktur mit Zufälligkeit: Probabilistische Algorithmen zum Erstellen ungefährer Matrixdekompositions

Methoden

GetOutputSchema(DataViewSchema)	PCA ist eine Transformation der Dimensionalitätsreduzierung, die die Projektion des Featurevektors auf einen Unterraum mit niedriger Rangfolge berechnet. (Geerbt von RowToRowTransformerBase)
Transform(IDataView)	PCA ist eine Transformation der Dimensionalitätsreduzierung, die die Projektion des Featurevektors auf einen Unterraum mit niedriger Rangfolge berechnet. (Geerbt von RowToRowTransformerBase)

Explizite Schnittstellenimplementierungen

ICanSaveModel.Save(ModelSaveContext)	PCA ist eine Transformation der Dimensionalitätsreduzierung, die die Projektion des Featurevektors auf einen Unterraum mit niedriger Rangfolge berechnet. (Geerbt von RowToRowTransformerBase)
ITransformer.GetRowToRowMapper(DataViewSchema)	PCA ist eine Transformation der Dimensionalitätsreduzierung, die die Projektion des Featurevektors auf einen Unterraum mit niedriger Rangfolge berechnet. (Geerbt von RowToRowTransformerBase)
ITransformer.IsRowToRowMapper	PCA ist eine Transformation der Dimensionalitätsreduzierung, die die Projektion des Featurevektors auf einen Unterraum mit niedriger Rangfolge berechnet. (Geerbt von RowToRowTransformerBase)

Erweiterungsmethoden

Preview(ITransformer, IDataView, Int32)	Zeigen Sie eine Vorschau eines Effekts auf transformer einen bestimmten dataVorgang an.
Append<TTrans>(ITransformer, TTrans)	Erstellen Sie eine neue Transformatorkette, indem Sie einen anderen Transformator an das Ende dieser Transformatorkette anfügen.
CreateTimeSeriesEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, IHostEnvironment, PredictionEngineOptions)	TimeSeriesPredictionEngine<TSrc,TDst> erstellt ein Vorhersagemodul für eine Zeitreihenpipeline. Es aktualisiert den Status des Zeitreihenmodells mit Beobachtungen, die in der Vorhersagephase angezeigt werden, und ermöglicht das Prüfen des Modells.
CreateTimeSeriesEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, IHostEnvironment, Boolean, SchemaDefinition, SchemaDefinition)	TimeSeriesPredictionEngine<TSrc,TDst> erstellt ein Vorhersagemodul für eine Zeitreihenpipeline. Es aktualisiert den Status des Zeitreihenmodells mit Beobachtungen, die in der Vorhersagephase angezeigt werden, und ermöglicht das Prüfen des Modells.