PrincipalComponentAnalysisTransformer クラス
定義
重要
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PCA は、特徴ベクトルの低ランク部分空間への投影を計算する次元削減変換です。
public sealed class PrincipalComponentAnalysisTransformer : Microsoft.ML.Data.OneToOneTransformerBasetype PrincipalComponentAnalysisTransformer = class
inherit OneToOneTransformerBasePublic NotInheritable Class PrincipalComponentAnalysisTransformer
Inherits OneToOneTransformerBase- 継承
注釈
原則コンポーネント分析 (PCA) は、特徴ベクトルの投影を低ランクのサブスペースに計算する次元削減アルゴリズムです。 そのトレーニングは、「大規模PCAにおける構造化ランダム性と非構造化ランダム性の組み合わせ」および「ランダム性を持つ構造の検索:近似行列分解を構築するための確率論的アルゴリズム」に記載されている手法を使用して行われます。
詳細については、以下も参照してください。
- 非常に大きな行列の特異値分解 (SVD) を計算するためのランダム化された方法
- 主成分分析のためのランダム化アルゴリズム
- ランダム性を持つ構造の検索: 近似行列分解を構築するための確率論的アルゴリズム
メソッド
| 名前 | 説明 |
|---|---|
| GetOutputSchema(DataViewSchema) |
PCA は、特徴ベクトルの低ランク部分空間への投影を計算する次元削減変換です。 (継承元 RowToRowTransformerBase) |
| Transform(IDataView) |
PCA は、特徴ベクトルの低ランク部分空間への投影を計算する次元削減変換です。 (継承元 RowToRowTransformerBase) |
明示的なインターフェイスの実装
| 名前 | 説明 |
|---|---|
| ICanSaveModel.Save(ModelSaveContext) |
PCA は、特徴ベクトルの低ランク部分空間への投影を計算する次元削減変換です。 (継承元 RowToRowTransformerBase) |
| ITransformer.GetRowToRowMapper(DataViewSchema) |
PCA は、特徴ベクトルの低ランク部分空間への投影を計算する次元削減変換です。 (継承元 RowToRowTransformerBase) |
| ITransformer.IsRowToRowMapper |
PCA は、特徴ベクトルの低ランク部分空間への投影を計算する次元削減変換です。 (継承元 RowToRowTransformerBase) |
拡張メソッド
| 名前 | 説明 |
|---|---|
| Append<TTrans>(ITransformer, TTrans) |
このトランス チェーンの末尾に別のトランスを追加して、新しいトランス チェーンを作成します。 |
| CreateTimeSeriesEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, IHostEnvironment, Boolean, SchemaDefinition, SchemaDefinition) |
TimeSeriesPredictionEngine<TSrc,TDst> では、時系列パイプラインの予測エンジンが作成されます。 時系列モデルの状態を予測フェーズで見た観測値で更新し、モデルのチェックポイント処理を可能にします。 |
| CreateTimeSeriesEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, IHostEnvironment, PredictionEngineOptions) |
TimeSeriesPredictionEngine<TSrc,TDst> では、時系列パイプラインの予測エンジンが作成されます。 時系列モデルの状態を予測フェーズで見た観測値で更新し、モデルのチェックポイント処理を可能にします。 |
| GetColumnPairs(OneToOneTransformerBase) |
変換が適用される入力と出力の列のペアの名前を返します。 |
| Preview(ITransformer, IDataView, Int32) |
特定の |