Wat is een PCA-code?
Wat is een PCA-code?

Video: Wat is een PCA-code?

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

Hoofdcomponentenanalyse ( PCA ) is een statistische procedure die een orthogonale transformatie gebruikt om een reeks waarnemingen van mogelijk gecorreleerde variabelen om te zetten in een reeks waarden van lineair niet-gecorreleerde variabelen die hoofdcomponenten worden genoemd.

Wat is PCA in dit verband en hoe werkt het?

Het belangrijkste idee van hoofdcomponentenanalyse ( PCA ) is het verminderen van de dimensionaliteit van een dataset die bestaat uit veel variabelen die sterk of licht met elkaar zijn gecorreleerd, terwijl de variatie in de dataset maximaal behouden blijft.

Bovendien, waarom gebruiken we PCA? PCA is een methode gebruikt om het aantal variabelen in uw gegevens te verminderen door een belangrijke uit een grote pool te extraheren. Het verkleint de omvang van uw gegevens met als doel zoveel mogelijk informatie vast te houden.

Ook om te weten is, is PCA een leermachine?

PCA : Toepassing in Machinaal leren . Hoofdcomponentenanalyse ( PCA ) is een niet-gecontroleerde, niet-parametrische statistische techniek die voornamelijk wordt gebruikt voor dimensionaliteitsreductie in machine learning . PCA kan ook worden gebruikt om gegevenssets met ruis te filteren, zoals beeldcompressie.

Wat zijn PCA-componenten?

Hoofdcomponentenanalyse ( PCA ) is een statistische procedure die een orthogonale transformatie gebruikt om een reeks waarnemingen van mogelijk gecorreleerde variabelen (entiteiten die elk verschillende numerieke waarden aannemen) om te zetten in een reeks waarden van lineair niet-gecorreleerde variabelen genaamd principal componenten.

Aanbevolen: