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问即使在PCA之后，处理不可分离数据的可能方法是什么？
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Data Science用户

提问于 2017-07-14 07:16:40

回答 2查看 147关注 0票数 2

你好，数据科学家，

我正在处理一个复杂的分类/预测问题，我发现很难将这些类分开。即使在PCA之后，我的数据(在两台PCA上)看起来也是这样的：

考虑到这个数据集，哪种方法可以最准确地预测类？

背景:我试图通过最好的方法/算法来解决建模的问题。

非常感谢，

feature-selection

prediction

pca

classification

dataset

回答 2

Data Science用户

发布于 2017-07-14 08:31:19

你的问题没有人监督吗？如果不是，数据不需要在二维上“视觉上”可分离，您可以使用多维分类器为您创建分离(线性或非线性，只是取决于分类器)。

如果您的问题是无监督的，尝试其他方法来聚类数据，如K均值或基于树的聚类(即分层)。

票数 2

Data Science用户

发布于 2018-01-13 20:05:47

数据在2-D中可分离是不重要的。您可以尝试PCA + SVM组合来检查数据的最佳分离点(维数)。您可以通过网格搜索PCA的参数来完成这项工作。

如果你只是在可视化数据，你也可以尝试the嵌入。

票数 1

页面原文内容由Data Science提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://datascience.stackexchange.com/questions/20435

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