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PrincipalComponentAnalyzer クラス

定義

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 PrincipalComponentAnalyzer : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Transforms.PrincipalComponentAnalysisTransformer>
type PrincipalComponentAnalyzer = class
    interface IEstimator<PrincipalComponentAnalysisTransformer>
Public NotInheritable Class PrincipalComponentAnalyzer
Implements IEstimator(Of PrincipalComponentAnalysisTransformer)
継承
PrincipalComponentAnalyzer
実装

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。

メソッド

Fit(IDataView)

をトレーニングして返します PrincipalComponentAnalysisTransformer

GetOutputSchema(SchemaShape)

SchemaShapeトランスフォーマーによって生成されるスキーマの値を返します。 パイプラインでのスキーマの伝達と検証に使用されます。

拡張メソッド

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)

推定チェーンに "キャッシュ チェックポイント" を追加します。 これにより、ダウンストリーム推定器がキャッシュされたデータに対してトレーニングされるようになります。 複数のデータを受け取るトレーナーの前にキャッシュ チェックポイントを設定すると便利です。

WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

エスティメーターを指定すると、デリゲートが呼 Fit(IDataView) び出されると呼び出されるラップ オブジェクトを返します。 多くの場合、エスティメーターが適合した内容に関する情報を返すことが重要です。そのため Fit(IDataView) 、メソッドは一般的 ITransformerなオブジェクトではなく、具体的に型指定されたオブジェクトを返します。 ただし、同時に、 IEstimator<TTransformer> 多くのオブジェクトを含むパイプラインに形成されることが多いため、トランスフォーマーを取得する推定器がこのチェーンのどこかに埋もれている場所を介して EstimatorChain<TLastTransformer> 、推定器のチェーンを構築する必要がある場合があります。 このシナリオでは、このメソッドを使用して、fit が呼び出されると呼び出されるデリゲートをアタッチできます。

適用対象