Τι είναι ο κωδικός PCA;

2024 Συγγραφέας: Miles Stephen | [email protected]. Τελευταία τροποποίηση: 2023-12-15 23:35

Ανάλυση κύριου συστατικού ( PCA ) είναι μια στατιστική διαδικασία που χρησιμοποιεί έναν ορθογώνιο μετασχηματισμό για να μετατρέψει ένα σύνολο παρατηρήσεων πιθανώς συσχετισμένων μεταβλητών σε ένα σύνολο τιμών γραμμικά ασύνδετων μεταβλητών που ονομάζονται κύριες συνιστώσες.

Σε σχέση με αυτό, τι είναι το PCA και πώς λειτουργεί;

Η κύρια ιδέα του ανάλυση του κύριου συστατικού ( PCA ) είναι η μείωση της διάστασης ενός συνόλου δεδομένων που αποτελείται από πολλές μεταβλητές που συσχετίζονται μεταξύ τους, είτε σε μεγάλο βαθμό είτε ελαφρά, ενώ διατηρείται η παραλλαγή που υπάρχει στο σύνολο δεδομένων, μέχρι το μέγιστο βαθμό.

Επιπλέον, γιατί χρησιμοποιούμε PCA; PCA είναι μέθοδος μεταχειρισμένος για να μειώσετε τον αριθμό των μεταβλητών στα δεδομένα σας εξάγοντας μια σημαντική από μια μεγάλη δεξαμενή. Μειώνει τη διάσταση των δεδομένων σας με στόχο τη διατήρηση όσο το δυνατόν περισσότερων πληροφοριών.

Επίσης, να ξέρετε, είναι το PCA μια μηχανή εκμάθησης;

PCA : Εφαρμογή σε Μηχανική Μάθηση . Ανάλυση Κύριων Στοιχείων ( PCA ) είναι μια μη εποπτευόμενη, μη παραμετρική στατιστική τεχνική που χρησιμοποιείται κυρίως για τη μείωση διαστάσεων σε μηχανική μάθηση . PCA μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για το φιλτράρισμα θορυβωδών συνόλων δεδομένων, όπως η συμπίεση εικόνας.

Τι είναι τα στοιχεία PCA;

Ανάλυση κύριου συστατικού ( PCA ) είναι μια στατιστική διαδικασία που χρησιμοποιεί έναν ορθογώνιο μετασχηματισμό για να μετατρέψει ένα σύνολο παρατηρήσεων πιθανώς συσχετισμένων μεταβλητών (οντότητες καθεμία από τις οποίες παίρνει διάφορες αριθμητικές τιμές) σε ένα σύνολο τιμών γραμμικά ασύνδετων μεταβλητών που ονομάζονται κύρια συστατικά.