Video: Was ist ein PCA-Code?
2024 Autor: Miles Stephen | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:33
Hauptkomponentenanalyse ( PCA ) ist ein statistisches Verfahren, das eine orthogonale Transformation verwendet, um einen Satz von Beobachtungen möglicherweise korrelierter Variablen in einen Satz von Werten von linear unkorrelierten Variablen umzuwandeln, die als Hauptkomponenten bezeichnet werden.
Was ist PCA in diesem Zusammenhang und wie funktioniert es?
Die Hauptidee von Hauptkomponentenanalyse ( PCA ).
Außerdem, warum verwenden wir PCA? PCA ist eine Methode Gebraucht um die Anzahl der Variablen in Ihren Daten zu reduzieren, indem Sie wichtige Variablen aus einem großen Pool extrahieren. Es reduziert die Dimension Ihrer Daten mit dem Ziel, so viele Informationen wie möglich zu erhalten.
Auch zu wissen, ist PCA eine lernende Maschine?
PCA : Bewerbung in Maschinelles Lernen . Hauptkomponentenanalyse ( PCA ) ist ein unbeaufsichtigtes, nicht parametrisches statistisches Verfahren, das hauptsächlich zur Dimensionsreduktion in maschinelles Lernen . PCA kann auch verwendet werden, um verrauschte Datensätze zu filtern, z. B. durch Bildkomprimierung.
Was sind PCA-Komponenten?
Hauptkomponentenanalyse ( PCA ) ist ein statistisches Verfahren, das eine orthogonale Transformation verwendet, um eine Menge von Beobachtungen von möglicherweise korrelierten Variablen (Entitäten, von denen jede verschiedene numerische Werte annimmt) in eine Menge von Werten von linear unkorrelierten Variablen umzuwandeln, die als Prinzipal bezeichnet werden Komponenten.
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