L'analyse des composants principaux (PCA) peut-il résoudre le problème du cocktail?

1. Quelle est l'analyse des composants principaux de l'ACP utilisé pour?
2. Quelles sont les limites de l'analyse des composants principaux?
3. Quel type de données est l'analyse des composants principaux PCA le mieux utilisé sur?
4. Quand devez-vous utiliser l'analyse des composants principaux?

Quelle est l'analyse des composants principaux de l'ACP utilisé pour?

PCA est un outil pour identifier les axes principaux de variance dans un ensemble de données et permet une exploration des données faciles pour comprendre les variables clés des valeurs aberrantes et des valeurs aberrantes. Correctement appliqué, il s'agit de l'un des outils les plus puissants de la trousse d'outils d'analyse des données.

Quelles sont les limites de l'analyse des composants principaux?

Faible interprétabilité des principaux composants.

Les principaux composants sont des combinaisons linéaires des fonctionnalités des données d'origine, mais elles ne sont pas aussi faciles à interpréter. Par exemple, il est difficile de savoir quelles sont les fonctionnalités les plus importantes de l'ensemble de données après avoir calculé les principaux composants.

Quel type de données est l'analyse des composants principaux PCA le mieux utilisé sur?

PCA fonctionne mieux sur l'ensemble de données ayant 3 dimensions ou plus. Parce que, avec des dimensions plus élevées, il devient de plus en plus difficile de faire des interprétations à partir du nuage de données qui en résulte. PCA est appliqué sur un ensemble de données avec des variables numériques. PCA est un outil qui aide à produire de meilleures visualisations des données de grande dimension.

Quand devez-vous utiliser l'analyse des composants principaux?

PCA doit être utilisé principalement pour les variables fortement corrélées. Si la relation est faible entre les variables, PCA ne fonctionne pas bien pour réduire les données. Reportez-vous à la matrice de corrélation pour déterminer. En général, si la plupart des coefficients de corrélation sont inférieurs à 0.3, PCA n'aidera pas.