মূল উপাদান বিশ্লেষণ (পিসিএ) একটি পরিসংখ্যানগত কৌশল যা তথ্যের মাত্রাকে নিয়ন্ত্রণ করার সময় অধিকাংশের মধ্যে তথ্যকে অক্ষুণ্ণ রাখার জন্য ব্যবহার করা হয়। এই পদ্ধতিটি ডাটা বিশ্লেষণ, মেশিন শেখার, এবং বিন্যাসের মধ্যে ব্যাপক ব্যবহার করা হয়। PPPIO এবং Sy এর মতো যন্ত্র ব্যবহার করা হয়।

মূল অংশ বিশ্লেষণ করুন

PCA একটি সমন্বয়মূলক ভেরিয়েবলকে মূল উপাদান হিসেবে উল্লেখ করা হয় যার ফলে এই অংশগুলি মূল ডাটাতে উপস্থিত হওয়ার ক্ষেত্রে প্রথম যে সমস্ত পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়েছে, সেগুলোর মধ্যে অধিকাংশই সংরক্ষণ করা হয়েছে । এই প্রক্রিয়াটির মধ্যে অন্তর্ভুক্ত হল, এর মূল ডাটা-এ উপস্থিত রয়েছে, সেগুলোর মধ্যে রয়েছে কোভেন্সেইন এবং এর মূল উপাদানের মধ্যে রয়েছে তথ্যের প্রধান অংশগুলো ।

Pepy এবং Syy দ্বারা pi-কেপনা দ্বারা প্রভাবিত

PCA-এর মাধ্যমে তথ্য উপস্থাপন করা শুরু হয়, তারপর ক্যালেনেস ম্যারেটিক (পর্তুগজ) এবং ইজেনেঞ্জিক (ম্যাসিক) আবিষ্কার করে যে এই ম্যাজাইট এবং ইজেন্যাজেন্যাভেঞ্জিকের বিভিন্ন দিক নির্দেশ করে । এই নিয়ম সম্বন্ধে যে - ধারণাটি সর্বোচ্চ মান অনুসারে, উভয় ক্ষেত্রেই এই প্রকল্পের মূল পদ্ধতিকে আলাদা করে ।

PCA Isp- রেশনের ধাপ

  • যে তথ্যকে শূন্য এবং একক পার্থক্য হিসেবে গণনা করতে হবে ।
  • [F][F][FLT][F][F][F][F]]: ১.১
  • এনইজেন মান এবং ইজেনভেঞ্জিককে & [এফএলএল.] পরীক্ষা করো [FOP]. scialg.org.g:[Ftect] [FO[1]
  • ইজেনভেঞ্জরের উপর ভিত্তি করে ইজেনেভেঞ্জরের মান বড় করার জন্য.
  • এই তথ্যগুলোকে আমরা একটি নির্দিষ্ট ইজেনভেঞ্জারের মাধ্যমে প্রকাশ করতে পারি।