Wat is 'n PCA-kode?
Wat is 'n PCA-kode?

Video: Wat is 'n PCA-kode?

Video: Wat is 'n PCA-kode?
Video: Machine Learning Tutorial Python - 19: Principal Component Analysis (PCA) with Python Code 2024, November
Anonim

Hoofkomponentanalise ( PCA ) is 'n statistiese prosedure wat 'n ortogonale transformasie gebruik om 'n stel waarnemings van moontlik gekorreleerde veranderlikes om te skakel na 'n stel waardes van lineêr ongekorreleerde veranderlikes wat hoofkomponente genoem word.

Met betrekking tot hierdie, wat is PCA en hoe werk dit?

Die hoofgedagte van hoofkomponent-analise ( PCA ) is om die dimensionaliteit van 'n datastel wat bestaan uit baie veranderlikes wat met mekaar gekorreleer is te verminder, hetsy swaar of liggies, terwyl die variasie wat in die datastel teenwoordig is, tot die maksimum mate behou word.

Verder, hoekom gebruik ons PCA? PCA is 'n metode gebruik word om die aantal veranderlikes in jou data te verminder deur belangrike een uit 'n groot poel te onttrek. Dit verminder die dimensie van jou data met die doel om soveel inligting as moontlik te behou.

Om ook te weet is, is PCA 'n leermasjien?

PCA : Toepassing in Masjienleer . Hoofkomponent Analise ( PCA ) is 'n nie-parametriese statistiese tegniek sonder toesig wat hoofsaaklik gebruik word vir dimensionaliteitsvermindering in Masjienleer . PCA kan ook gebruik word om raserige datastelle te filter, soos beeldkompressie.

Wat is PCA-komponente?

Hoofkomponentanalise ( PCA ) is 'n statistiese prosedure wat 'n ortogonale transformasie gebruik om 'n stel waarnemings van moontlik gekorreleerde veranderlikes (entiteite wat elkeen verskeie numeriese waardes aanneem) om te skakel na 'n stel waardes van lineêr ongekorreleerde veranderlikes, genoem principal komponente.

Aanbeveel: