Ang Pangunahing Component Analysis (PCA) ay isang pamamaraang estadistikal na ginagamit upang bawasan ang bilang ng mga variable sa isang dataset habang nag-iingat ng hangga't maaari'y maraming impormasyon.Ito ay nagreresulta sa komplikadong datos, na ginagawa itong mas madaling suriin at ilarawan sa isipan. Ang artikulong ito ay nagbibigay ng praktikal na buod ng paglalapat ng PCA para sa pagbabawas ng dimensiyon.

Pag - unawa sa Pangunahing Komponenteng Pagsusuri

Binabago ng PCA ang orihinal na mga variables tungo sa mga bagong hindi-na-relateral variables na tinatawag na mga pangunahing bahagi. Ang mga bahaging ito ay inorder upang ang unang kakaunti ay mapanatili ang karamihan ng mga pagkakaiba-iba na nasa orihinal na datos. Ang prosesong ito ay tumutulong sa pagkilala ng mga padron at pagbabawas ng ingay.

Mga Hakbang Upang Makakapit ng PCA

  • Ilagay sa alanganin ang Data: Ang mga pabagu - bago ay nagiging sero at katamtamang paglihis ng isa.
  • Pinoy ang Covariance Matrix: Nasusukat kung paano nagkakaiba-iba ang mga variables.
  • Ang mga aktwal na Eigenage at mga Eigenvektor:[[[1]] ay kumikilala sa mga direksiyon ng sukdulang pagkakaiba.
  • [[Talaksan: Pumili ng mga sangkap batay sa mga eeigen na mga halaga na tumatag sa pinaka-iba.
  • Ibuo ang Data: Project orihinal na datos sa mga napiling bahagi.

Praktikal na mga Pakinabang

Malawakang ginagamit ang PCA sa mga larangang katulad ng pagpoproseso ng imahe, biyoinformatics, at pananalapi. Nakatutulong ito sa pagpapagaan ng pagiging komplikado ng datos, pag-iisyu ng mataas na-dimensiyonal na datos, at pagpapabuti ng pagganap ng mga modelong pagkatuto ng makina.