تجزیه و تحلیل اصلی (PCA) یک تکنیک آماری است که در مهندسی برای کاهش ابعاد داده ها در حالی که حفظ اکثر تفاوت ها کمک می کند، استفاده می شود و داده های پیچیده را برای تجزیه و تحلیل و اهداف طراحی ساده می کند.

درک PCA در مهندسی

PCA متغیرهای اصلی را به متغیرهای جدید غیر مرتبط با آن به نام اجزای اصلی تبدیل می کند، به طوری که اولین تعداد از تغییرات موجود در داده های اصلی را حفظ می کند. مهندسان از PCA برای فشرده سازی داده ها، کاهش نویز و استخراج ویژگی استفاده می کنند.

مرحله به مرحله PCA Calculation

این فرآیند شامل چندین گام کلیدی است:

  • استاندارد داده ها: داده ها را به صورت نرمال به معنای صفر و انحراف استاندارد از یک است.
  • ماتریکس تخمدان (CLT): ماتریس تخمدان را برای درک روابط متغیر تکمیل کنید.
  • ارزش و عضو Eigenvector Co قطع: پیدا کردن eigenvalues و eigenvectors از ماتریس تخمدان.
  • انتخاب اجزای پیش بینی کننده؛ [FLT 1] اجزای با بالاترین ارزش های eigen را انتخاب کنید.
  • پروژه داده: تبدیل داده های اصلی بر روی اجزای اصلی انتخاب شده است.

طراحی ذهنیت

هنگام استفاده از PCA در طراحی مهندسی، موارد زیر را در نظر بگیرید:

  • کیفیت داده ها: [FLT 1] اطمینان حاصل کنید که داده ها دقیق و نماینده سیستم هستند.
  • تعداد اجزای تعادل بین کاهش داده ها و از دست دادن اطلاعات.
  • قابلیت پیش بینی: اجزایی را انتخاب کنید که برای درخواست خاص معنی دار هستند.
  • منابع محاسباتی: PCA می تواند به طور محاسباتی برای مجموعه های داده های بزرگ فشرده باشد.