Što je PCA kod?

2024 Autor: Miles Stephen | [email protected]. Zadnja promjena: 2023-12-15 23:36

Analiza glavnih komponenti ( PCA ) je statistički postupak koji koristi ortogonalnu transformaciju za pretvaranje skupa opažanja eventualno koreliranih varijabli u skup vrijednosti linearno nekoreliranih varijabli koje se nazivaju glavne komponente.

Što se toga tiče, što je PCA i kako funkcionira?

Glavna ideja o analiza glavnih komponenti ( PCA ) je smanjenje dimenzionalnosti skupa podataka koji se sastoji od mnogih varijabli koje su međusobno povezane, bilo jako ili lagano, uz zadržavanje varijacije prisutne u skupu podataka, do najvećeg opsega.

Nadalje, zašto koristimo PCA? PCA je metoda korišteni kako biste smanjili broj varijabli u vašim podacima izdvajanjem važne iz velikog skupa. Smanjuje dimenziju vaših podataka s ciljem zadržavanja što više informacija.

Također treba znati je li PCA stroj za učenje?

PCA : Primjena u Strojno učenje . Analiza glavnih komponenti ( PCA ) je nenadzirana, neparametarska statistička tehnika koja se prvenstveno koristi za smanjenje dimenzionalnosti strojno učenje . PCA također se može koristiti za filtriranje skupova podataka s bukom, kao što je kompresija slike.

Što su PCA komponente?

Analiza glavnih komponenti ( PCA ) je statistički postupak koji koristi ortogonalnu transformaciju za pretvaranje skupa opažanja eventualno koreliranih varijabli (entiteta od kojih svaki poprima različite numeričke vrijednosti) u skup vrijednosti linearno nekoreliranih varijabli zvanih glavni komponente.