انجینئری میں پیکا کا اطلاق کرنا: اسٹ-بی مرحلہ کیلکشن اور ڈیزائن پر غور کرنا

بنیادی طور پر Analysis (PCA) انجینئری میں استعمال ہونے والی ایک ایسی تکنیک ہے جو ڈیٹا سیٹ کی کمی کے دوران استعمال کی جاتی ہے جبکہ زیادہ تر فرقوں کو محفوظ رکھتی ہے یہ تجزیہ اور ڈیزائن کے مقاصد کے لیے پیچیدہ اعداد و شمار کو شناخت کرنے میں مدد کرتی ہے۔

انجینئری میں پی سی اے کو سمجھنا

PCA اصل تبدیل شدہ متغیرات کو نئے غیر متعلقہ متغیرات میں تبدیل کرتا ہے جنہیں بنیادی اجزاء کہا جاتا ہے ان اجزاء کو حکم دیا جاتا ہے تاکہ ابتدائی اعداد میں موجود ہونے والے فرقوں میں سے پہلی ہی کو برقرار رکھنے والے انا کو PCA استعمال کیا جائے۔

stra-by-serves PCA Calculation -

عمل میں کئی کلیدی اقدام شامل ہیں:

] عطاٹا معیارییت : عام ڈیٹا کو صفر اور ایک معیاری انحراف کا مطلب رکھنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔
کوویرینس ماتریکس کیلکشن: کوانٹم تعلقات کو سمجھنے کے لیے کوانٹم مریخ کو ملانا۔
Eigen and Eigenvector County: [1] کوویرینسی کی دریافت کردہ میکانیات اور Eigenvectors.
پرینٹل کمونیس انتخاب: سب سے اعلیٰ ایجناس کے ساتھ اجزاء منتخب کریں۔
Data Projection: منتخب بنیادی اعداد و شمار کے مطابق اصل اعداد کو منتخب کرتے ہیں۔

ڈیزائن کی تجاویز

انجینئری ڈیزائن میں پی سی اے کا اطلاق کرتے وقت مندرجہ ذیل پر غور کریں:

عطاٹا خوبی : انفنٹری ڈیٹا نظام کی درست اور نمائندہ ہے۔
کومپونٹس کی کمیت : ڈیٹا کمیت اور معلوماتی نقصان کے درمیان توازن قائم کرنا۔
Interpretity: انتخابی اجزاء جو مخصوص اطلاق کے لیے معنی رکھتے ہیں۔
کولکتہل ریزس:] بڑے ڈیٹا سیٹ کے لیے پی سی اے کو قابلِ ذکر طور پر قابل استعمال کیا جا سکتا ہے۔