کد PCA چیست؟

2024 نویسنده: Miles Stephen | [email protected]. آخرین اصلاح شده: 2023-12-15 23:35

تجزیه و تحلیل مؤلفه های اصلی ( PCA ) یک روش آماری است که از یک تبدیل متعامد برای تبدیل مجموعه ای از مشاهدات متغیرهای احتمالاً همبسته به مجموعه ای از مقادیر متغیرهای خطی ناهمبسته به نام مؤلفه های اصلی استفاده می کند.

با توجه به این موضوع، PCA چیست و چگونه کار می کند؟

ایده اصلی از تجزیه و تحلیل اجزای اصلی ( PCA ) کاهش ابعاد یک مجموعه داده متشکل از متغیرهای زیادی است که با یکدیگر همبستگی دارند، به شدت یا کم، در حالی که تنوع موجود در مجموعه داده را تا حداکثر میزان حفظ می کند.

علاوه بر این، چرا از PCA استفاده می کنیم؟ PCA یک روش است استفاده شده برای کاهش تعداد متغیرها در داده های خود با استخراج یک متغیر مهم از یک استخر بزرگ. با هدف حفظ هرچه بیشتر اطلاعات، ابعاد داده های شما را کاهش می دهد.

همچنین باید بدانید که آیا PCA یک ماشین یادگیری است؟

PCA : کاربرد در فراگیری ماشین . تجزیه و تحلیل مؤلفه های اصلی ( PCA ) یک تکنیک آماری بدون نظارت و غیر پارامتری است که عمدتاً برای کاهش ابعاد در فراگیری ماشین . PCA همچنین می تواند برای فیلتر مجموعه داده های پر سر و صدا مانند فشرده سازی تصویر استفاده شود.

اجزای PCA چیست؟

تجزیه و تحلیل مؤلفه های اصلی ( PCA ) یک روش آماری است که از یک تبدیل متعامد برای تبدیل مجموعه‌ای از مشاهدات متغیرهای احتمالاً همبسته (موجوداتی که هر کدام مقادیر عددی مختلفی می‌گیرند) به مجموعه‌ای از مقادیر متغیرهای خطی ناهمبسته به نام اصلی تبدیل می‌کند. اجزاء.