הבנה ומימוש של ה-Commonent ניתוח עם Numpy Scipy

ניתוח משלים ראשי (PCA) הוא טכניקה סטטיסטית המשמשת כדי להפחית את המימד של נתונים תוך שמירה על רוב השחלות שלה.זה בשימוש נרחב בניתוח נתונים, למידת מכונה וזיהוי דפוס. יישום PCA עם ספריות כמו NumPy ו-S SciPy מאפשר חישוב יעיל והבנה של מבנה הנתונים הבסיסי.

הבנה של ניתוח ראשוני

PCA הופך קבוצה של משתנים תואמים למספר קטן יותר של משתנים שאינם קשורים הנקראים מרכיבים ראשיים. רכיבים אלה הם הורה כך שהמעטים הראשונים לשמור על רוב הווריאציות הנוכחי בנקודת הנתונים המקורית.תהליך זה כרוך חישוב המטריצה covariance, מציאת ערכי האגגן שלה ואת האגיגורים שלה, ופרויקט הנתונים על הרכיבים העיקריים.

יישום PCA עם NumPy ו-SyPy

כדי לבצע PCA, להתחיל על ידי סטנדרטיזציה של הנתונים, ולאחר מכן לחדד את ממטריקס covariance. Next, למצוא את ערכי האגניים ואת ה- eigenvectors של ממטריקס זה.האגנוקטורים מייצגים את הכיוונים של שוניות מקסימלית, ואת ערכי האגגן מצביעים על כמות של שחלות בכל כיוון.

צעדים ל-PCA Implementation

• התקן את הנתונים שיש להם אפס משמעות וחלופה יחידה.
• ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
• מדרשים ו[[המאה ה-20]] ו[[1924]]
• די אגוקטורים המבוססים על ערכים אגניים בסדר יורד.
• מיזם הנתונים על ה- eigenvectors שנבחרו כדי להפחית את המימדיות.