החל ניתוח ראשוני להפחתה של המימדיום: גישה מעשית

ניתוח Component Analysis (PCA) הוא טכניקה סטטיסטית המשמשת כדי להפחית את מספר המשתנים בנקודת נתונים תוך שמירה על כמות המידע האפשרית.זה מפשט נתונים מורכבים, מה שהופך אותו קל יותר לנתח ולדמיין. מאמר זה מספק סקירה מעשית של יישום PCA לירידה במימד.

הבנה של ניתוח ראשוני

PCA הופך את המשתנים המקוריים למשתנים חדשים שאינם קשורים הנקראים מרכיבים מרכזיים.מרכיבים אלה הם הורה כך שהמעטים הראשונים שומרים על רוב הווריאציות הקיימות בנתונים המקוריים.תהליך זה עוזר לזהות דפוסים וצמצום הרעש.

צעדים ליישום PCA

• (ב) עיין בנתונים: ⁇ 1) , יש משמעות של אפס ו סטייה סטנדרטית של אחד.
• (ב) ⁇ :0) חישוב מטריקס קוחליפ: ⁇ 1 (ב) מודדים כיצד משתנים משתנים משתנים משתנים יחד.
• (ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
• (ב) ,0) נבחרי ראשיים: 1FIRLT:1 (החלים על בסיס ערכים אגניים שלוכדים את השחלות ביותר.
• (ב) ,0) ,Transform the DataBuild:FLT:1 Project Data מקורי על רכיבים נבחרים.

יישומים מעשיים

PCA משמש נרחב בתחומים כגון עיבוד תמונות, ביו-אינפורמטיקה, ופיננסים.זה עוזר להפחית מורכבות נתונים, הדמיה של נתונים על-ממדיים גבוהים ושיפור הביצועים של מודלים למידת מכונה.