PCA pour réduire la dimensionnalité à 99% de variance

1. PCA réduit-il la variance?
2. Quelle variance est acceptable dans PCA?
3. Comment réduire la dimensionnalité PCA?
4. PCA augmente-t-il la variance?

PCA réduit-il la variance?

En effet. Si vous avez des données mitigées, des méthodes alternatives comme MCA peuvent mieux fonctionner.

Quelle variance est acceptable dans PCA?

Certains critères indiquent que la variance totale expliquée par tous les composants devrait être entre 70% et 80% de variance, ce qui signifierait dans ce cas environ quatre à cinq composants.

Comment réduire la dimensionnalité PCA?

La décomposition des valeurs propres et la décomposition de la valeur singulière (SVD) de l'algèbre linéaire sont les deux principales procédures utilisées en ACP pour réduire la dimensionnalité.

PCA augmente-t-il la variance?

Notez que PCA n'augmente pas réellement la variance de vos données. Il fait plutôt pivoter l'ensemble de données de manière à aligner les instructions dans lesquelles il est le plus étalé avec les axes principaux. Cela vous permet de supprimer ces dimensions le long desquelles les données sont presque plates.