การประยุกต์ Pca ในวิศวกรรม: การคํานวณและพิจารณาแบบขั้นบันได

การวิเคราะห์ส่วนประกอบของอาจารย์ใหญ่ (PCA) เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในวิศวกรรม เพื่อลดความซับซ้อนของชุดข้อมูล ในขณะที่รักษาความแปรผันส่วนใหญ่ไว้ มันช่วยระบุตัวแปรที่สําคัญที่สุด และลดความซับซ้อนของข้อมูล เพื่อการวิเคราะห์และวัตถุประสงค์การออกแบบ

การ เข้าใจ เรื่อง PCA ใน ด้าน วิศวกรรม

PCA แปลงตัวแปรดั้งเดิม ให้เป็นตัวแปรที่ไม่เกี่ยวกันใหม่ ชื่อว่า ส่วนประกอบหลัก ๆ ส่วนประกอบเหล่านี้ถูกสั่งซื้อมา เพื่อให้ส่วนต่าง ๆ ที่ปรากฏในข้อมูลดั้งเดิมคงความต่างส่วนใหญ่ ตัวกลไกใช้งาน PCA สําหรับการบีบอัดข้อมูล การลดเสียง และคุณสมบัติการสกัดสัญญาณ

การคํานวณ PCA แบบขั้นบันได

กระบวนการ นี้ เกี่ยว ข้อง กับ หลาย ขั้น ตอน สําคัญ:

• [FLT: 0] Datatatatatalized: ข้อมูลปกติเพื่อให้มีค่าเฉลี่ยเป็นศูนย์ และค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเป็น 1
• [FLT: 0] การนับเลขฐานสอง การคํานวณ:[[FLT: 1) คํานวณค่าความแปรปรวนของความสัมพันธ์แบบตัวแปร (FLT: 1)
• [FLT: 0] ค่าลักษณะเฉพาะและค่าลักษณะเฉพาะของอีเจนติเนสเตอร์ Complete entation: จงหาค่าลักษณะเฉพาะและค่าลักษณะเฉพาะของเมทริกซ์ความเหลื่อ
• [FLT: 0] Priinciplas Partials section:[[FLT: 1) เลือกส่วนประกอบที่มีค่าลักษณะเฉพาะสูงสุด (Egenigans).
• [FLT: 0] Datata Projection: แปลงข้อมูลต้นฉบับลงบนส่วนประกอบหลักที่เลือก

ออกแบบมุมมอง

เมื่อ ใช้ พี ซี เอ ใน การ ออก แบบ ทาง วิศวกรรม ลอง พิจารณา สิ่ง ต่อ ไป นี้:

• [FLT: 0] คุณภาพ: ข้อมูลอ้างอิงถูกต้อง และเป็นตัวแทนของระบบ
• [FLT: 0] ส่วนประกอบ: สมดุลระหว่างข้อมูลลดและข้อมูลสูญหาย (FALT:1).
• [FLT: 0]. หลีกเลี่ยงความน่าเชื่อ: เลือกส่วนประกอบที่มีความหมายสําหรับโปรแกรมเฉพาะ
• [FLT: 0] ทรัพยากรคอมโพสิต: PCA สามารถคํานวณข้อมูลชุดใหญ่ได้