Понижение размерности входов методом главных компонент

Собственные числа матрицы ковариаций, фигурировавшие в предыдущем разделе, являются квадратами дисперсий вдоль ее главных осей. Если между входами существует линейная зависимость, некоторые из этих собственных чисел стремятся к нулю. Таким образом, наличие малых свидетельствует о том, что реальная размерность входных данных объективно ниже, чем число входов. Можно задаться некоторым пороговым значением и ограничиться лишь теми главными компонентами, которые имеют . Тем самым, достигается понижение размерности входов, при минимальных потерях точности представления входной информации.

Рисунок 41. Понижение размерности входов методом главных компонент.