Table of Contents
মূল উপাদান বিশ্লেষণ (পিসিএ) একটি পরিসংখ্যানগত কৌশল যা বিশাল তথ্য সংরক্ষণ করার ক্ষেত্রে ব্যবহার করা হয়। এই পদ্ধতিটি বেশীরভাগ ক্ষেত্রে তথ্যকে ধরে রাখার সময় এটি সহজতর, বিশ্লেষণ এবং দেখার জন্য তৈরি করা। এই প্রবন্ধটি PCA এবং এর ব্যবহারিক প্রয়োগের মধ্যে নকশা খুঁজে বের করে।
PCA এর নীতি নকশা করুন
PCA মূল উপাদানের উপর ভিত্তি করে লেখা আছে, যার মধ্যে সবচেয়ে বেশি তথ্য রয়েছে । এই অংশ হল অগণতান্ত্রিক । এর মূল লক্ষ্য হল একে অপরের সঙ্গে সম্পর্কহীন । মূল লক্ষ্য হল মূল পরিবর্তনকে একটি নতুন মান রূপান্তর করা, যা সর্বোচ্চ পৃথকীকরণ করা।
প্রক্রিয়াটির অন্তর্ভুক্ত তথ্য সংক্রান্ত কোভারেন্স ম্যারেজের সমন্বয়, তারপর এর ইজেনজেনস এবং এভিনিউটর খুঁজে বের করা। দ্যা ইজেন্যাঞ্জটরস মূল উপাদানের নির্দেশনা নির্ধারণ করে, যদিও ইইজেনজেনের গুরুত্ব নির্দেশ করে যে এর মূল উপাদানের উপর ভিত্তি করে তথ্যের পরিমাণ কমিয়ে আনা হচ্ছে।
PCA- র ব্যবহারিক কেস
বিভিন্ন ক্ষেত্রে PCA ব্যবহার করা হয় তথ্য বিশ্লেষণ এবং উন্নতির জন্য। সাধারণ অ্যাপ্লিকেশন এর মধ্যে রয়েছে:
- [[[F]] ছবি সংকুচন করুন:[FLT] [FLT], ভিজুয়ালাইজেশনের সময় ছবির মাপ পরিবর্তন করা হবে ।
- [[FLT]GONEComications:[[FFLT] জিন অভিব্যক্তির তথ্য ধারণের বিন্যাস সনাক্ত করা হচ্ছে।
- [[FLT]FO [FLT] :[FLT] স্টক বাজারে ভেরিয়েবলের সংখ্যা পুনরায় নির্ধারণ করুন ।
- [[[F] Mactable] শেখা:[FLT] মডেলার উন্নতিসাধনের জন্য প্রি-প্রসেস ডাটা মুদ্রণ করুন।
অনুনয়ের টিপস
এ ছাড়া, এই পরীক্ষাগুলোর সঙ্গে সম্পর্কযুক্ত মূল বিষয়বস্তুর ওপর নির্ভর করে যে, এই সংখ্যার ওপর ভিত্তি করে সঠিক সংখ্যা বাছাই করা হয়েছে ।