Hvad er en PCA-kode?
Hvad er en PCA-kode?

Video: Hvad er en PCA-kode?

Video: Hvad er en PCA-kode?
Video: Machine Learning Tutorial Python - 19: Principal Component Analysis (PCA) with Python Code 2024, November
Anonim

Hovedkomponentanalyse ( PCA ) er en statistisk procedure, der bruger en ortogonal transformation til at konvertere et sæt observationer af muligvis korrelerede variabler til et sæt værdier af lineært ukorrelerede variable kaldet principalkomponenter.

Hvad er PCA i forhold til dette, og hvordan virker det?

Hovedtanken med hovedkomponentanalyse ( PCA ) er at reducere dimensionaliteten af et datasæt bestående af mange variable korreleret med hinanden, enten kraftigt eller let, samtidig med at variationen i datasættet bevares, op til det maksimale omfang.

Desuden, hvorfor bruger vi PCA? PCA er en metode Brugt at reducere antallet af variabler i dine data ved at udtrække vigtig en fra en stor pulje. Det reducerer dimensionen af dine data med det formål at bevare så meget information som muligt.

Også at vide er, er PCA en læremaskine?

PCA : Ansøgning i Maskinelæring . Hovedkomponentanalyse ( PCA ) er en uovervåget, ikke-parametrisk statistisk teknik, der primært bruges til dimensionalitetsreduktion i maskinelæring . PCA kan også bruges til at filtrere støjende datasæt, såsom billedkomprimering.

Hvad er PCA-komponenter?

Hovedkomponentanalyse ( PCA ) er en statistisk procedure, der bruger en ortogonal transformation til at konvertere et sæt observationer af muligvis korrelerede variable (enheder, som hver antager forskellige numeriske værdier) til et sæt værdier af lineært ukorrelerede variable kaldet principal komponenter.

Anbefalede: