PCA的频率或计数

我有一些观测数据,这些数据是特定事件在给定用户中发生的计数。例如

        login_count logout_countuser1            5            2user2           20           10user3           34            5

我想将这些变量连同其他一些变量一起输入到PCA中,只是想知道我应该直接使用计数(并对列进行缩放)还是使用百分比(并在之后对列进行缩放),例如

       login_count logout_countuser1         0.71         0.28user2         0.66         0.33user3         0.87         0.13

哪种方式更适合表示数据?

谢谢


回答:

这取决于你想从数据中提取什么信息。

如果登录和登出的相关性是login=p*logout,那么我会选择第一种方法。第二种方法有点奇怪,因为你应该100%的时间都在登录(否则你怎么知道这是user1?),而登出可能只有28%。而且你还有依赖关系1-login_procent_i=logout_procent_i,这会在预处理前后产生完美的相关性。

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注