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)
Videos auf Panopto (Mirror)

Gesamtlaufzeit Videos: 48min

Übungsaufgaben: Das siebte Übungsblatt finden Sie hier: Modellierung-WS-22-23-Blatt-7.pdf. Die zu Aufgabe 2 gehörende Python Datei finden sie hier: Modellierung-WS-22-23-Blatt-7.py (Datei wird Freitags bereitgestellt.)

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