У меня есть два набора данных, которые я пытаюсь оценить в mathlab, фактических данных и данных шума. Я хочу обучить матрицу PCA для первого набора, а затем спроецировать второй набор в пространство признаков. Мой код:
[coeff, score] = pca(train_data)
new_test_data = test_data*coeff[1:5]
new_train_data = train_data*coeff[1:5]
Не считая реализации процедур нормализации, позволит ли этот код мне сравнить два набора данных на уровне уменьшенной размерности? Кроме того, чтобы должным образом сравнить их как положительные и отрицательные классы, я бы хотел вычесть средние значения данных обучения из данных обучения и тестирования перед умножением на коэффициенты?