การ นํา ส่วน ประกอบ หลัก ไป ใช้ เพื่อ ลด ความ เป็น จริง ด้าน มิติ: การ เข้า ถึง ส่วน ที่ ใช้ ได้ จริง

การวิเคราะห์ส่วนประกอบของอาจารย์ใหญ่ (PCA) เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้เพื่อลดจํานวนตัวแปรในข้อมูล ในขณะที่ยังรักษาข้อมูลให้น้อยที่สุดเท่าที่จะทําได้ มันช่วยลดข้อมูลที่ซับซ้อนลง ทําให้วิเคราะห์และสร้างภาพง่ายขึ้น บทความนี้จะให้ภาพรวมของการใช้ PCA เพื่อลดความบิดเบือนของมิติ

การเข้าใจส่วนจัดการระบบของอาจารย์ใหญ่

PCA แปลงตัวแปรดั้งเดิม ให้กลายเป็นตัวแปรที่ไม่เกี่ยวข้องใหม่ ที่เรียกว่า ส่วนประกอบหลัก ส่วนประกอบเหล่านี้ถูกเรียงลําดับเพื่อให้ส่วนต่าง ๆ ที่ปรากฏในข้อมูลต้นฉบับมีความแตกต่างมากที่สุด กระบวนการนี้จะช่วยในการวิเคราะห์รูปแบบ และลดเสียง

ขั้น ตอน ต่าง ๆ ใน การ ประยุกต์ ใช้ PCA

โปรแกรมต่าง ๆ ที่ใช้ได้

PCA มีการใช้อย่างแพร่หลายในสาขาต่างๆ เช่น การประมวลผลภาพ ไบโอนิพนธ์ และการเงิน