PrincipalComponentAnalysisTransformer クラス
定義
重要
一部の情報は、リリース前に大きく変更される可能性があるプレリリースされた製品に関するものです。 Microsoft は、ここに記載されている情報について、明示または黙示を問わず、一切保証しません。
PCA は、特徴ベクトルの低ランク部分空間への投影を計算する次元削減変換です。
public sealed class PrincipalComponentAnalysisTransformer : Microsoft.ML.Data.OneToOneTransformerBase
type PrincipalComponentAnalysisTransformer = class
inherit OneToOneTransformerBase
Public NotInheritable Class PrincipalComponentAnalysisTransformer
Inherits OneToOneTransformerBase
- 継承
注釈
原則コンポーネント分析 (PCA) は、低ランクのサブスペースに対する特徴ベクトルの投影を計算する次元削減アルゴリズムです。 そのトレーニングは、「大規模 PCA における構造化ランダム性と非構造化ランダム性の組み合わせ」および「ランダム性を持つ構造の検索: 近似行列分解を構築するための確率論的アルゴリズム」に記載されている手法を使用して行われます。
詳細については、次のトピックも参照してください。
- 非常に大きな行列の特異値分解 (SVD) を計算するためのランダム化された方法
- 主成分分析のためのランダム化されたアルゴリズム
- ランダム性を持つ構造の検出: 近似行列分解を構築するための確率論的アルゴリズム
メソッド
GetOutputSchema(DataViewSchema) |
PCA は、特徴ベクトルの低ランク部分空間への投影を計算する次元削減変換です。 (継承元 RowToRowTransformerBase) |
Transform(IDataView) |
PCA は、特徴ベクトルの低ランク部分空間への投影を計算する次元削減変換です。 (継承元 RowToRowTransformerBase) |
明示的なインターフェイスの実装
ICanSaveModel.Save(ModelSaveContext) |
PCA は、特徴ベクトルの低ランク部分空間への投影を計算する次元削減変換です。 (継承元 RowToRowTransformerBase) |
ITransformer.GetRowToRowMapper(DataViewSchema) |
PCA は、特徴ベクトルの低ランク部分空間への投影を計算する次元削減変換です。 (継承元 RowToRowTransformerBase) |
ITransformer.IsRowToRowMapper |
PCA は、特徴ベクトルの低ランク部分空間への投影を計算する次元削減変換です。 (継承元 RowToRowTransformerBase) |
拡張メソッド
Preview(ITransformer, IDataView, Int32) |
特定 |
Append<TTrans>(ITransformer, TTrans) |
このトランスフォーマー チェーンの末尾に別のトランスフォーマーを追加して、新しいトランスチェーンを作成します。 |
CreateTimeSeriesEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, IHostEnvironment, PredictionEngineOptions) |
TimeSeriesPredictionEngine<TSrc,TDst> は、時系列パイプラインの予測エンジンを作成します。 予測フェーズで確認された観測値を使用して時系列モデルの状態を更新し、モデルのチェックポイント処理を可能にします。 |
CreateTimeSeriesEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, IHostEnvironment, Boolean, SchemaDefinition, SchemaDefinition) |
TimeSeriesPredictionEngine<TSrc,TDst> は、時系列パイプラインの予測エンジンを作成します。 予測フェーズで確認された観測値を使用して時系列モデルの状態を更新し、モデルのチェックポイント処理を可能にします。 |