PrincipalComponentAnalyzer Класс

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML.Transforms

Сборка:

Microsoft.ML.PCA.dll

Пакет:

Microsoft.ML v2.0.0

PCA — это преобразование уменьшения размерности, которое вычисляет проекцию вектора признаков на подпространстве с низким рангом.

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)

Наследование

Object

PrincipalComponentAnalyzer

Реализации

IEstimator<PrincipalComponentAnalysisTransformer>

Комментарии

Анализ компонентов принципов (PCA) — это алгоритм уменьшения размерности, который вычисляет проекцию вектора признаков на низкоранговое подпространство. Его обучение выполняется с помощью метода, описанного в документе: объединение структурированных и неструктурированных случайности в крупномасштабном PCA, а также документ "Поиск структуры со случайностью: вероятностные алгоритмы для создания приблизительных матричных декомпозиций"

Дополнительные сведения см. также в следующих разделах:

• Случайные методы для вычисления декомпозиции сингулярным значением (SVD) очень больших матриц
• Случайный алгоритм для анализа основных компонентов
• Поиск структуры со случайностью: вероятностные алгоритмы для создания приблизительных матричных декомпозиций

Методы

Fit(IDataView)	Тренирует и возвращает .PrincipalComponentAnalysisTransformer
GetOutputSchema(SchemaShape)	Возвращает схему SchemaShape , которая будет производиться преобразователем. Используется для распространения и проверки схемы в конвейере.

Методы расширения

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

Добавьте "контрольную точку кэширования" в цепочку оценщика. Это гарантирует, что подчиненные оценщики будут обучены на основе кэшированных данных. Рекомендуется использовать контрольную точку кэширования перед обучением, которые принимают несколько данных.

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

Учитывая оценщик, верните объект-оболочку, который будет вызывать делегат один раз Fit(IDataView) . Часто важно, чтобы оценщик возвращал сведения о том, что было положено, поэтому Fit(IDataView) метод возвращает специально типизированный объект, а не просто общий ITransformer. Однако в то же время часто IEstimator<TTransformer> формируются в конвейеры со многими объектами, поэтому нам может потребоваться создать цепочку оценщиков, где EstimatorChain<TLastTransformer> оценщик, для которого мы хотим получить преобразователь, похоронен где-то в этой цепочке. В этом сценарии мы можем подключить делегат, который будет вызываться после вызова соответствия.