我怎么能知道哪些尺寸是主要组成部分？

我使用matlab的princomp函数来做PCA。从我的理解，我可以检查潜在的来决定我需要多少维度。我怎么能知道哪些尺寸是主要组成部分？

[coeff, score, latent, t2] = princomp(fdata); 
cumsum(latent)./sum(latent);

，并通过使用trainMatrix = _系数（：，1:10）（我选择前10个维度），并newData =数据* trainMatrix，我能得到减少的数据。

但是我怎么能找出哪个维度减少了，哪个维度保留了？

我的意思是，如果我有30个功能，可以在princomp之后弄清楚，我保留了哪10个特征（原始数据的列索引）？

谢谢。

来源

2013-04-24 Freya Ren

新的维度对应于原始维度的线性组合，即每个新的特征都是用所有旧的维度来表示的，并且具有不同的权重。

来源

2013-04-24 22:31:45 Amro

我的意思是，有什么办法可以知道特征值排序结果？例如，我可以确定哪个功能是主要功能。我可以使用coeff矩阵来确定哪个特征具有较大的权重？ – 2013-04-25 01:04:45

@FreyaRen：PCA只是在一个新的坐标系统中表达相同的数据，这样第一个维度包含数据中最大的方差，下一个维度垂直并沿着最大的剩余方差定位，依此类推......也许一个诸如此类的可视化可能会帮助您理解它：http://www.mathworks.com/help/stats/biplot.html。当然，你可以将维数截成第一个'k'，然后选择'k'来获得足够好的近似值，其中包含原始数据方差的95％ – Amro 2013-04-25 13:15:15

我怎么能知道哪些尺寸是主要组成部分？

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