Definisi Analisis Komponen Utama

1. Apakah analisis komponen utama?
2. Apakah analisis komponen utama yang dijelaskan dengan contoh?
3. Apa maksud PC1 dan PC2?
4. Apakah analisis komponen utama dalam pembelajaran mesin?

Apakah analisis komponen utama?

Analisis Komponen Utama (PCA) adalah teknik untuk mengurangkan dimensi dataset tersebut, meningkatkan tafsiran tetapi pada masa yang sama meminimumkan kehilangan maklumat. Ia berbuat demikian dengan mewujudkan pembolehubah baru yang tidak berturut -turut yang memaksimumkan varians secara berturut -turut.

Apakah analisis komponen utama yang dijelaskan dengan contoh?

Analisis komponen utama adalah algoritma pembelajaran yang tidak diselia yang digunakan untuk pengurangan dimensi dalam pembelajaran mesin. Ini adalah proses statistik yang menukarkan pemerhatian ciri -ciri berkorelasi ke dalam satu set ciri -ciri linear yang tidak jelas dengan bantuan transformasi ortogonal.

Apa maksud PC1 dan PC2?

Paksi yang mewakili variasi adalah "komponen utama", dengan PC1 mewakili variasi paling dalam data dan PC2 yang mewakili variasi kedua yang paling banyak dalam data. Sekiranya kita mempunyai tiga sampel, maka kita akan mempunyai arah tambahan di mana kita boleh mempunyai variasi.

Apakah analisis komponen utama dalam pembelajaran mesin?

Analisis komponen utama adalah teknik pembelajaran yang tidak diselia untuk mengurangkan dimensi data. Ia meningkatkan tafsiran lagi, pada masa yang sama, ia meminimumkan kehilangan maklumat. Ia membantu mencari ciri -ciri yang paling penting dalam dataset dan menjadikan data mudah untuk merancang dalam 2D ​​dan 3D.