Huvudkomponentanalys (PCA) är en vanlig tillämpad teknik för att minska dimensionaliteten. PCA minimerar implicit en squared förlustfunktion, vilket kan vara olämpligt för data som inte är realvärderade, såsom binärt värderade data. Detta dokument bygger på idéer från Exponential familjen, Generalized linjära modeller, och Bregman avstånd, för att ge en generalisering av PCA till förlustfunktioner som vi hävdar är bättre lämpade för andra datatyper. Vi beskriver algoritmer för att minimera förlustfunktionerna och ger exempel på simulerade data.
REF införde en generalisering av PCA-metoden för förlustfunktion för icke realvärderade data, såsom binärt värderad.
A Generalization of Principal Component Analysis to the Exponential Family
{'venue': 'Advances in Neural Information Processing Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}