Mã PCA là gì?

2024 Tác giả: Miles Stephen | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2023-12-15 23:42

Phân tích thành phần chính ( PCA ) là một thủ tục thống kê sử dụng phép biến đổi trực giao để chuyển một tập hợp các quan sát của các biến có thể tương quan thành một tập giá trị của các biến không tương quan tuyến tính được gọi là các thành phần chính.

Về vấn đề này, PCA là gì và nó hoạt động như thế nào?

Ý tưởng chính của phân tích thành phần chính ( PCA ) là giảm số chiều của một tập dữ liệu bao gồm nhiều biến số tương quan với nhau, dù nặng hay nhẹ, trong khi vẫn giữ được sự thay đổi có trong tập dữ liệu, ở mức tối đa.

Hơn nữa, tại sao chúng tôi sử dụng PCA? PCA là một phương pháp đã sử dụng để giảm số lượng biến trong dữ liệu của bạn bằng cách trích xuất một biến quan trọng từ một nhóm lớn. Nó làm giảm kích thước dữ liệu của bạn với mục đích giữ lại nhiều thông tin nhất có thể.

Cũng cần biết là, PCA có phải là một máy học không?

PCA : Ứng dụng trong Học máy . Phân tích thành phần chính ( PCA ) là một kỹ thuật thống kê không giám sát, phi tham số, chủ yếu được sử dụng để giảm kích thước trong máy học . PCA cũng có thể được sử dụng để lọc các tập dữ liệu nhiễu, chẳng hạn như nén hình ảnh.

Các thành phần PCA là gì?

Phân tích thành phần chính ( PCA ) là một thủ tục thống kê sử dụng phép biến đổi trực giao để chuyển đổi một tập hợp các quan sát của các biến có thể tương quan (mỗi thực thể nhận các giá trị số khác nhau) thành một tập giá trị của các biến không tương quan tuyến tính được gọi là chính. các thành phần.