Apakah kepentingan sisa besar apabila menggunakan analisis komponen utama?

1. Apakah kepentingan analisis komponen utama?
2. Apa yang ada di PCA?
3. Apakah tujuan menggunakan analisis komponen utama pada data besar dengan banyak ciri?
4. Apakah idea utama di sebalik analisis komponen utama yang digunakan untuk satu set pembolehubah?

Apakah kepentingan analisis komponen utama?

PCA membantu anda mentafsirkan data anda, tetapi tidak akan selalu mencari corak penting. Analisis Komponen Utama (PCA) memudahkan kerumitan dalam data dimensi tinggi semasa mengekalkan trend dan corak. Ia melakukan ini dengan mengubah data menjadi dimensi yang lebih sedikit, yang bertindak sebagai ringkasan ciri.

Apa yang ada di PCA?

Penerangan. sisa = pcares (x, ndim) Mengembalikan sisa-sisa yang diperoleh dengan mengekalkan komponen utama NDIM dari matriks n-by-p x . Baris x sesuai dengan pemerhatian, lajur kepada pembolehubah. ndim adalah skalar dan mesti kurang daripada atau sama dengan p. sisa adalah matriks saiz yang sama dengan x .

Apakah tujuan menggunakan analisis komponen utama pada data besar dengan banyak ciri?

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 idea utama di sebalik analisis komponen utama yang digunakan untuk satu set pembolehubah?

Idea utama analisis komponen utama (PCA) adalah untuk mengurangkan dimensi set data yang terdiri daripada sebilangan besar pembolehubah yang saling berkaitan sambil mengekalkan sebanyak mungkin variasi yang terdapat dalam set data.