Diyelim ki R ^ n'de n'nin oldukça büyük olduğu (50 gibi) bir sürü veri noktası var. Bu verilerin 3 kümeye ayrıldığını biliyorum ve her veri noktasının hangi kümenin parçası olduğunu biliyorum. Tek yapmak istediğim, bu kümeleri, gördüğüm görsel kümeler arası ayrımı en üst düzeye çıkaracak şekilde 2B'de görselleştirmek, amaç, kümelerin R'deki veri noktasının konumuna göre kolayca ayrılabileceğini kanıtlamaktır. ^ n tek başına.
Şimdiye kadar bu konuda gitme şeklim, veri noktalarında bir PCA dönüşümü yapmayı ve ardından kümelerin göründüğü bir tane bulana kadar PC çiftlerini rastgele görselleştirmeyi içeriyor. oldukça temiz bir şekilde ayrılmış. Yine de bu yaklaşım oldukça geçici görünmektedir ve genel varyansı en üst düzeye çıkarmak yerine küme arası ayrımı en üst düzeye çıkaran PCA tarzı bir veri dönüşü bulmanın kolay bir yolu olmalı gibi görünüyor.
Piyasada bunu yapan standart bir teknik var mı? Değilse, böyle bir dönüşümün nasıl yaratılacağına dair herhangi bir fikriniz var mı?