пинити цей процес, тобто як визначити правильне число головних компонент, A. Якщо це число занадто мало, то опис даних буде не повним. З іншого боку, надмірне число головних компонент призводить до переоцінки, тобто до ситуації, коли моделюється шум, а не змістовна інформація.
Малюнок 3
Для вибору значення числа головних компонент зазвичай використовується графік, на якому пояснена дисперсія (ERV) зображується в залежності від числа PC (див. Малюнок 3).
З цього графіка видно, що правильне число PC - це 3 або 4. Три компоненти пояснюють 95%, а чотири 98% вихідної варіації. Остаточне рішення про величину A можна прийняти тільки після змістовного аналізу даних.
АНАЛІЗ ЕЛЕКТРОЕНЦЕФАЛОГРАМ ЗА ДОПОМОГОЮ PCA
Вихідний файл електроенцефолограмми являє собою матрицю, що включає 11 сигналів. Представив сигнал під номером 9 і 10 в якості змінної х і вивів їх на екран (див. Малюнок 4, 5).
Вихідний сигнал:
Малюнок 4
Малюнок 5
Малюнок 6
Малюнок 7
Отримані сигнали:
Малюнок 8
Малюнок 9
ВИСНОВОК
Підводячи підсумки виконаної роботи, слід розповісти докладніше про сам процес.
У першу чергу була створена матриця М, на основі даних вихідної матриці. Потім, отримав ковариационную матрицю, помноживши дані вихідної матриці на дані транспонованою вихідної матриці. Далі, застосував формулу сингулярного розкладання, розклавши матрицю коваріацій на 3 частини, і вивів графік діагональної змінної s. Після, виділив 4 головних компонент і, склавши їх, отримав вихідний сигнал без участі шуму.
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ
компонента електроенцефалограма мозок біопотенціал
http://vocabulary/dictionary/24/word/yelektroyencefalografija - Електроенцефалографія: //нейро34.рф/eeg.shtml - Реєстрація ЕЕГ: //tiensmed/news/post_new9068.html - Ритми ЕЕГ: //chemometrics/materials/textbooks/pca.htm - Метод головних компонент
