PCA kodu nedir?

2024 Yazar: Miles Stephen | [email protected]. Son düzenleme: 2023-12-15 23:41

Temel bileşenler Analizi ( PCA ), olası ilişkili değişkenlerin bir dizi gözlemini, temel bileşenler adı verilen doğrusal olarak ilişkisiz değişkenlerin bir dizi değerine dönüştürmek için ortogonal bir dönüşüm kullanan istatistiksel bir prosedürdür.

Bununla ilgili olarak, PCA nedir ve nasıl çalışır?

Ana fikir temel bileşenler Analizi ( PCA ), veri setinde mevcut varyasyonu maksimum ölçüde korurken, birbiriyle ilişkili birçok değişkenden oluşan bir veri setinin boyutsallığını büyük ölçüde veya hafif olarak azaltmaktır.

Ayrıca, neden PCA kullanıyoruz? PCA bir yöntemdir kullanılmış büyük bir havuzdan önemli olanı çıkararak verilerinizdeki değişken sayısını azaltmak. Mümkün olduğu kadar çok bilgiyi saklamak amacıyla verilerinizin boyutunu küçültür.

Ayrıca bilmek, PCA bir öğrenme makinesi midir?

PCA : Uygulama Makine öğrenme . Temel bileşenler Analizi ( PCA ) öncelikle boyutsallık indirgeme için kullanılan denetimsiz, parametrik olmayan bir istatistiksel tekniktir. makine öğrenme . PCA görüntü sıkıştırma gibi gürültülü veri kümelerini filtrelemek için de kullanılabilir.

PCA bileşenleri nelerdir?

Temel bileşenler Analizi ( PCA ), olası ilişkili değişkenlerin (her biri çeşitli sayısal değerler alan varlıklar) bir dizi gözlemini, temel olarak adlandırılan doğrusal olarak ilişkisiz değişkenlerin bir dizi değerine dönüştürmek için ortogonal bir dönüşüm kullanan istatistiksel bir prosedürdür. bileşenler.