Pengurangan Dimensi Analisis Komponen Utama

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.

1. Bagaimana analisis komponen utama mengurangkan dimensi?
2. Apakah analisis komponen utama PCA)? Bagaimana PCA digunakan untuk pengurangan dimensi?
3. Bolehkah kita menggunakan TSNE untuk pengurangan dimensi?
4. Apakah analisis komponen utama?

Bagaimana analisis komponen utama mengurangkan dimensi?

Analisis Komponen Utama (PCA) adalah salah satu pengurangan dimensi linear yang paling popular. Kadang -kadang, ia digunakan semata -mata dan kadang -kadang sebagai penyelesaian permulaan untuk kaedah pengurangan dimensi lain. PCA adalah kaedah berasaskan unjuran yang mengubah data dengan memproyeksikannya ke satu set paksi ortogonal.

Apakah analisis komponen utama PCA)? Bagaimana PCA digunakan untuk pengurangan dimensi?

Analisis komponen utama, atau PCA, adalah kaedah pengurangan dimensi yang sering digunakan untuk mengurangkan dimensi set data besar, dengan mengubah satu set pembolehubah yang besar menjadi yang lebih kecil yang masih mengandungi kebanyakan maklumat dalam set besar.

Bolehkah kita menggunakan TSNE untuk pengurangan dimensi?

T-SNE adalah teknik untuk analisis dimensi atau pengurangan yang merupakan bentuk ringkas jiran stokastik yang disebarkan. Seperti namanya ia adalah teknik dimensi tak linear yang boleh digunakan dalam senario di mana data adalah dimensi yang sangat tinggi.

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.