Corto y al grano:
- La reducción de dimensionalidad no es lo mismo que la selección de características. La reducción de la dimensionalidad consiste en la extracción de características (por ejemplo, PCA) y la selección de características (selección de subconjunto similar). Para más detalles: Respuesta de Prem R. Adhikari a ¿Cuáles son las explicaciones de los términos reducción de dimensión, selección de características y extracción de características?
- No puede obtener un subconjunto exacto de características con PCA. PCA transformará sus datos en la dirección de mayor variación, es decir, convierte los datos en datos completamente nuevos. Después de PCA, el primer componente principal sería el predictor más importante en el sentido de que explica la mayor variación en los datos, el segundo el mejor, y así sucesivamente.
- PCA en R: ejemplo crudo usando Iris Dataset
datos (iris)
irispca <-princomp (iris [-5]) #remove la quinta columna que es factor (Species)
two_princomp <- cbind (iris [5], irispca $ puntuaciones [, 1: 2])
# Use forrest aleatorio para la clasificación
biblioteca (randomForrest)
rf.iris.princomp = randomForest (Species ~., data = two_princomp, importancia = VERDADERO)
plot (rf.iris.princomp)
El resultado es un bosque aleatorio con un error del 6%. Como se muestra en el gráfico a continuación:
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