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Peut-il PCA utilisé pour la classification?
L'analyse des composants principaux (PCA) est un excellent outil utilisé par les scientifiques des données. Il peut être utilisé pour réduire la dimensionnalité des espaces et produire des fonctionnalités non corrélées. Comme nous le verrons, cela peut également vous aider à mieux comprendre le pouvoir de classification de vos données.
Peut-il être utilisé pour la classification du texte?
L'analyse des composants principaux (PCA) est une méthode largement adoptée dans la reconnaissance des modèles et le traitement du signal. L'ACP est efficace dans la compression des données et l'extraction des caractéristiques 【12,13,14】. Il est naturel pour nous d'appliquer le PCA dans la catégorisation de texte pour obtenir la représentation de basse dimension des vecteurs de documents.
