Аналіз головних компонент універсальний статистичний метод для скорочення таблиці даних за змінними до її основних характеристик, які називаються головними компонентами. Головні компоненти – це кілька лінійних комбінацій вихідних змінних, які максимально пояснюють дисперсію всіх змінних. 22 грудня 2022 р.
Аналіз головних компонентів (PCA) зменшує кількість вимірів у великих наборах даних до головних компонентів, які зберігають більшість вихідної інформації. Це робиться шляхом перетворення потенційно корельованих змінних у менший набір змінних, які називаються головними компонентами.
Інтерпретація результатів PCA передбачає розуміння дисперсії, що пояснюється кожним головним компонентом. Компоненти з високою дисперсією фіксують значну інформацію, допомагаючи зменшити розмірність. Проаналізуйте кумулятивну пояснену дисперсію, щоб визначити, скільки компонентів зберігають більшість інформації даних.
Аналіз головних компонентів, або PCA, — це метод зменшення розмірності, який часто використовують для зменшення розмірності великих наборів даних шляхом перетворення великого набору змінних у менший, який все ще містить більшу частину інформації у великому наборі.
Звітуючи про аналіз головних компонентів, завжди включайте принаймні такі пункти: Опис будь-яких вибракування даних або перетворень, які використовувалися до призначення. Зазначте їх у порядку виконання. Чи базувався PCA на дисперсійно-коваріаційній матриці (тобто шкалі.
2. Визначення аналізу головних компонентів (PCA)? PCA — це добре відомий підхід до зменшення розмірності, який перетворює великий набір зв’язаних змінних у менший набір непов’язаних змінних, відомих як головні компоненти. Мета полягає в тому, щоб усунути сторонні функції, зберігаючи більшу частину мінливості набору даних.