如何从鲁棒主成分分析中提取模型

jacobcybulski

一般来说，鲁棒主成分分析(rPCA)是一种优秀的算法，能够在异常值存在时进行主成分分析，并识别两类异常值，即那些落在主成分子集内的异常值和那些落在主成分子集外的异常值(否则在降维后不会被检测到)。异常检测扩展提供了rPCA，它实现了算法，但隐藏了PCA模型。有没有从rPCA中提取PCA模型的方法?或者应该将rPCA移动到具有完整功能的RM核心?(当然，在R或Python中也可以这样做)

MartinLiebig

嗨@jacobcybulski，

据我所知这是不可能的。人们需要深入研究扩展中的rPCA源代码才能弄清楚这一点。

欢呼,

马丁

MartinLiebig

我刚刚检查了github上可用的代码:https://github.com/Markus-Go/rapidminer-anomalydetection/blob/master/src/de/dfki/madm/anomalydetection/operator/statistical_based/RobustPCAOperator.java

似乎是，它内部有一个模型，不需要太疯狂的努力就可以输出。

jacobcybulski

@mschmitz是的，我一直在盯着它，似乎代码使用了两个pca，一个是健壮的。