T2 Hotelling в PCA - как выбрать ковариационную матрицу после уменьшения размеров - PullRequest
Новая
       56

T2 Hotelling в PCA - как выбрать ковариационную матрицу после уменьшения размеров

0 голосов
/ 12 сентября 2018

Я пытаюсь использовать распределение в квадрате T (вручную) в своем анализе pca. Его цель - диагностика после уменьшения размеров. 

M=self.PCA_red.shape[1]
N=self.PCA_red.shape[0]
F=scipy.stats.f.ppf(0.95,M,N-M) 
self.T2lim=(M*(N-1)/(N-M))*F
for i in range(self.PCA_red.shape[0]):
    self.T2.append(self.PCA_red[i].dot(inv(self.cov_mat)).dot(self.PCA_red[i].T))

PCA_red - это сокращение данных с (236,8) до (236,4), поэтому первая ковариационная матрица имела (8,8). Как рассчитать новое ковариационное матричное Т-квадратное распределение? Должен ли я рассчитать это по сокращенным данным? Может ли кто-нибудь объяснить мне это?

...