So here's a quick quiz just to make sure that you got it.
Suppose this red line is the principal component.
It's our new neighborhood quality feature.
Of course, that's kind of a meaning that we ascribe to it.
mathematically, it's just defined as the definition of maximum variance.
And the question is,
once we project down all our data points onto this principal component,
what is the data distribution that we get for our new feature?
So, click the box that looks right to you.
.إليكم اختبار سريع للتأكد من فهمكم
،افترضوا أن هذا الخط الأحمر هو المكون الرئيسي
.وهو يمثل ميزة جودة الجوار الجديدة
.ولا شك أن هذا هو أحد المعاني التي وصفناه بها
.ومن الناحية الرياضية، يتم تحديده على أنه تعريف للحد الأقصى للتباين
والسؤال المطروح هو
،بمجرد أن نسقط تنازليًا كل نقاط البيانات في هذا المكون الرئيسي
فما هو توزيع البيانات الذي نحصل عليه لميزتنا الجديدة؟
.لينقر كل منكم فوق المربع الذي يبدو صحيحًا له
Este é um teste rápido, só para ter certeza de que você entendeu isto.
Suponha que esta linha vermelha seja o componente principal.
Ele é o novo recurso de qualidade de nosso bairro.
É claro que essa é uma espécie de significado que atribuímos a ele
matematicamente. Ele só está definido como a definição de variância máxima.
E a pergunta é,
depois que projetamos todos os nossos pontos de dados neste componente principal,
qual é a distribuição de dados que obtemos para nosso novo recurso?
Clique na caixa que parece ser a certa para você.
现在我们来做一个小测验 以确保你掌握了这个知识点
假设这条红线是主要成分
这是我们新的小区品质特征
当然 这只是我们赋予它的意思
在数学上 它仅被定义为最大方差
我的问题是
在将所有数据点映射到主要成分上之后
我们所得到的新特征所呈现的数据分布是什么样的?
在你认为正确的答案上打勾