Ano ang PCA code?

2024 May -akda: Miles Stephen | [email protected]. Huling binago: 2023-12-15 23:41

Pagsusuri ng pangunahing bahagi ( PCA ) ay isang istatistikal na pamamaraan na gumagamit ng orthogonal na pagbabagong-anyo upang i-convert ang isang hanay ng mga obserbasyon ng posibleng magkakaugnay na mga variable sa isang hanay ng mga halaga ng mga linearly uncorrelated na variable na tinatawag na pangunahing mga bahagi.

Kaugnay nito, ano ang PCA at paano ito gumagana?

Ang pangunahing ideya ng pagsusuri ng pangunahing bahagi ( PCA ) ay upang bawasan ang dimensionality ng isang set ng data na binubuo ng maraming variable na nauugnay sa isa't isa, mabigat man o basta-basta, habang pinapanatili ang variation na nasa dataset, hanggang sa maximum na lawak.

Higit pa rito, bakit natin ginagamit ang PCA? PCA ay isang pamamaraan ginamit upang bawasan ang bilang ng mga variable sa iyong data sa pamamagitan ng pagkuha ng mahalagang isa mula sa isang malaking pool. Binabawasan nito ang dimensyon ng iyong data na may layuning mapanatili ang mas maraming impormasyon hangga't maaari.

Ang dapat ding malaman ay, ang PCA ba ay isang learning machine?

PCA : Application sa Machine Learning . Pagsusuri ng Pangunahing Bahagi ( PCA ) ay isang unsupervised, non-parametric statistical technique na pangunahing ginagamit para sa dimensionality reduction in machine learning . PCA ay maaari ding gamitin upang i-filter ang maingay na mga dataset, gaya ng image compression.

Ano ang mga bahagi ng PCA?

Pagsusuri ng pangunahing bahagi ( PCA ) ay isang istatistikal na pamamaraan na gumagamit ng orthogonal na pagbabagong-anyo upang i-convert ang isang hanay ng mga obserbasyon ng mga posibleng magkakaugnay na mga variable (mga entidad na ang bawat isa ay kumukuha ng iba't ibang mga numerical na halaga) sa isang hanay ng mga halaga ng mga linearly uncorrelated na variable na tinatawag na principal mga bahagi.