Šta je PCA kod?

2024 Autor: Miles Stephen | [email protected]. Zadnja izmjena: 2023-12-15 23:34

Analiza glavnih komponenti ( PCA ) je statistička procedura koja koristi ortogonalnu transformaciju za pretvaranje skupa opažanja eventualno koreliranih varijabli u skup vrijednosti linearno nekoreliranih varijabli koje se nazivaju glavne komponente.

S tim u vezi, šta je PCA i kako funkcioniše?

Glavna ideja analiza glavnih komponenti ( PCA ) je smanjenje dimenzionalnosti skupa podataka koji se sastoji od mnogih varijabli koje su međusobno povezane, bilo u velikoj ili blagoj korelaciji, uz zadržavanje varijacije prisutne u skupu podataka, do maksimalnog stepena.

Štaviše, zašto koristimo PCA? PCA je metoda korišteno da smanjite broj varijabli u vašim podacima izdvajanjem važne iz velikog skupa. Smanjuje dimenziju vaših podataka s ciljem zadržavanja što više informacija.

Takođe treba znati da li je PCA mašina za učenje?

PCA : Primjena u Mašinsko učenje . Analiza glavnih komponenti ( PCA ) je nenadzirana, neparametarska statistička tehnika koja se prvenstveno koristi za smanjenje dimenzionalnosti mašinsko učenje . PCA također se može koristiti za filtriranje skupova podataka sa bukom, kao što je kompresija slike.

Šta su PCA komponente?

Analiza glavnih komponenti ( PCA ) je statistička procedura koja koristi ortogonalnu transformaciju za pretvaranje skupa opažanja eventualno koreliranih varijabli (entiteta od kojih svaki poprima različite numeričke vrijednosti) u skup vrijednosti linearno nekoreliranih varijabli koje se nazivaju glavni komponente.