JGU Mainz

Institut für Informatik

Michael  WAND
David  HARTMANN

Wintersemester 2021/22

Modellierung 1

Alles ist PCA.

Kapitel 7:

(Mindestens) drei Geschichten über die Hauptachsenanalyse

Total Least-Squares, Gaußsche Hauptachsen und optimale affine Dimensionsreduktion

Hauptachsenanalyse (in Form von “total least-squares”, affiner Dimensionsreduktion, Hauptvarianzachsen von multi-variaten Normalverteilungen). Im Englischen “Principal Component Analysis” (PCA). Der einzige neue Trick, den man in dieser Vorlesung lernen kann. Aber er taucht in vielen verschiedenen Varianten auf.

Video: Hauptachsenanalyse (Principal Component Analysis/PCA) (48 min)

groß (3360x1080 mit Folien),     mittel (1920x1080),     klein(853x480),     Folien (PDF)

Gesamtlaufzeit Videos: 48min

Übungsaufgaben: Das siebte Übungsblatt finden Sie hier.

Hinweis: Klicken Sie auf diesen Link, um auf die Panopto-Seite zu gelangen. Hier finden Sie alle Videos im mp4-Format für alle Geräte.







Datenschutz     Impressum