Простой пример нахождения главных компонент

Борис Демешев из ВШЭ показывает на простом примере как посчитать главную компоненту. Перед нами простой набор данных с двумя переменными, a₁ и a₂, и тремя наблюдениями. И наша задача - посчитать
первую главную компоненту, то есть как выглядит в этом наборе данных новая искусственная переменная,
так называемая первая главная компонента
=========================
Подписаться на канал - / @user-bm5zk9mf3o
Курс программирования на R - • Основы программировани...
Курс основы эконометрики в R - • Основы эконометрики в R

[@MosbkaTV]

Перерыл кучу статей что бы понять как этот метод работает и наконец то увидел то что мне подходит) спасибо!

[@viktorliutov7292]

Спасибо, читал несколько статей по использованию метода главных компонент и не мог понять суть метода. Потратил 2 недели, а на выходе "0". А Вы очень доступно его пояснили. Низкий Вам за это поклон. В районе 2.30-3.00 мин. оговорка: - выборочную дисперсию первой гл.компоненты максимизируем по альфа1, альфа2. Думаю имели в виду не альфа2, а бета. Еще раз спасибо. Виктор.

[@ceo-s]

Это было ауенно. Спасибо, лектор.

[@user-bm5zk9mf3o]

спасибо вам

[@GrossMeicter]

5:27 А по какой причине мы должны поделить числитель и знаменатель на Альфа в квадрате?? Почему не, например, на Бета в квадрате??

[@ivanrubnenkov919]

Спасибо, это было круто, а теперь покажите так же вторую (ортогональную) пожалуйста. И почему alpha ** 2+beta ** 2 в условии?

[@user-ry3wv7nj9t]

это главное условие в методе главных компонент, квадраты весов должны равняться единице

[@denisf.7409]

очень круто объясняет!!!

[@Uni-Coder]

3:05 отцентрировали. А разве не надо еще и стандартизировать, чтобы дисперсия была единичной, для этого поделив их на стандартное отклонение. Например, x1 = (0, корень(3/2), -корень(3/2))

[@SashkaGordon]

Нет, у нас нет мотивации менять масштаб измерений - мы хотим сделать переменные максимально независимыми и подготовить данные к визуализации

[@user-kc7po8fs2l]

ну получили мы данные первой компоненты,а что дальше? как строить потом вектор компоненты ?

[@user-ov4et6cb8s]

У меня получились коэффициенты ~0.89 и ~0.45 И разброс значений для PC1 не -1.4;2.8, а -1.8;2.68 То есть вектор длиннее Но метод другой и где-то даже более разумный.. Однако в моем случае несмотря на то что вектор длиннее получился остался ккор между данными. А у лектора ккор стал равным 0 Уважаемый лектор свяжитесь со мной пожалуйста. Или тот, кто сможет мне объяснить где я вру себе.

[@evgeni-nabokov]

Откуда взялось условие альфа^2 + бета^2 = 1?

[@user-ry8rv2to5o]

классические ПФ - сумма коэффициентов "альфа^2 + бета^2" должна равняться одному, это правило. (Вот только я забыл классические или неоклассические).

[@SashkaGordon]

Это правило оттого, что мы хотим сохранить масштаб системы координат после ее трансформации, т.е. хотим, чтобы pc1 и pc2 были единичными векторами, задающими новую систему координат.

[@marucado2539]

Нас учат решать через матрицы, и мне теперь не понятны другие способы 😭

[@vladimiri555]

Правильно учат!)

[@whoknows4728]

Типичное преподское решение "А давайте не будем решать через Лагранжа(Вы это уже сами додумайте)" И в чем тогда смысл сиего перфоманса?

[@ostanin_vadym]

Это видео-монтаж или лектор зеркально умеет писать на стекле ?!!!

[@heavsamurai1412]

Просто зеркально отразили

[@user-mn5dz8xk9u]

я вообщето запросил выделение ГЛАВНОЙ части а здесь что?