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Multivariate Datenanalyse - Hauptkomponentenregression

Anzahl der PCs

Für eine erfolgreiche Principal Component Regression (PCR) ist die richtige Wahl der Anzahl der verwendeten Hauptkomponenten (PCs1)) von entscheidender Bedeutung. Die optimale Anzahl der Hauptkomponenten lässt sich mit folgenden Schritten feststellen, wobei in vielen Auswerteprogrammen diese Prozeduren mit Hilfe einer Kreuzvalidierung automatisch durchgeführt werden:

  • Zuerst wird ein PCR-Modell mit einer bestimmten Anzahl PCs mit einem Teil der Daten aufgestellt.
  • Der Rest der Daten wird dann durch das Modell vorhergesagt und der Fehler wird in Abhängigkeit von der Anzahl der PCs im Residual-Plot aufgetragen.
  • Die optimale Anzahl der PCs ist durch den kleinsten Residual bzw. die kleinste Anzahl PCs bei gleichem Fehler gegeben.
Abb.1
1)PCs: Principal components
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