การ นํา ส่วน ประกอบ หลัก ไป ใช้ (pca): การ ออก แบบ หลัก การ และ กรณี ที่ ใช้ ได้ จริง

การวิเคราะห์ส่วนประกอบของอาจารย์ใหญ่ (PCA) เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้เพื่อลดความซับซ้อนของข้อมูลชุดใหญ่ ๆ มันจะลดข้อมูลลงขณะที่คงความแปรผันไว้มากที่สุด ทําให้วิเคราะห์และสร้างภาพง่ายขึ้น บทความนี้ทําการสํารวจหลักการการออกแบบเบื้องหลัง PCA และโปรแกรมที่ใช้งานได้จริง

หลัก การ ของ พี ซี เอ

PCA ประกอบด้วยทิศทางที่ระบุได้ เรียกว่า ส่วนประกอบหลัก ซึ่งข้อมูลนั้นแตกต่างกันมากที่สุด ส่วนประกอบเหล่านี้มีความต่อเนื่อง หมายถึงมันไม่สามารถเกี่ยวข้องกับกันได้ เป้าหมายหลักคือ

กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการคํานวณเมทริกซ์ความต่อเนื่องของข้อมูล จากนั้นจึงค้นหาค่าลักษณะเฉพาะของธาตุและลักษณะเฉพาะของตัวแสดง (Egenenivalies) ของมัน ตัวบ่งชี้ทิศทางขององค์ประกอบหลัก ขณะที่ค่าของอีเจนตินาบอกความสําคัญ การเลือกส่วนประกอบด้านบน จะลดความซับซ้อนของข้อมูล

ใช้ CSA ได้จริง

มี การ ใช้ PCA กัน อย่าง กว้าง ขวาง ทั่ว สาขา ต่าง ๆ เพื่อ ทํา ให้ การ วิเคราะห์ ข้อมูล ง่าย ขึ้น และ ปรับ ปรุง ภาพ ให้ ดี ขึ้น.

• [FLT: 0] การบีบอัดภาพ: การขยายขนาดภาพขณะรักษาคุณภาพภาพ
• [FLT: 0]. สืบค้นเมื่อ: รูปแบบการระบุตัวตนของยีน นิพจน์ (in impress ).
• [FLT: 0] Fininance: เพิ่มจํานวนตัวแปรในการวิเคราะห์ตลาดหลักทรัพย์ใหม่ (พ.ศ.
• [FLT: 0] การเรียนรู้: ประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าเพื่อปรับปรุงผลงานโมเดล

ข้อ แนะ สําหรับ การ ลด ความ หนัก

เมื่อ ใช้ PCA สําคัญ ที่ จะ ทํา ให้ ข้อมูล มาตรฐาน เป็น มาตรฐาน โดย เฉพาะ เมื่อ ตัวแปร อยู่ บน เกล็ด ต่าง ๆ.