Howtosignalprocessing
- Quelle est l'analyse des composants principaux?
- Qu'est-ce que l'analyse des composants principaux expliquez avec un exemple?
- Que signifie PC1 et PC2?
- Quelle est l'analyse des composants principaux dans l'apprentissage automatique?
Quelle est l'analyse des composants principaux?
L'analyse des composants principaux (PCA) est une technique pour réduire la dimensionnalité de ces ensembles de données, l'augmentation de l'interprétabilité mais en même temps minimisant la perte d'informations. Il le fait en créant de nouvelles variables non corrélées qui maximisent successivement la variance.
Qu'est-ce que l'analyse des composants principaux expliquez avec un exemple?
L'analyse des composants principaux est un algorithme d'apprentissage non supervisé qui est utilisé pour la réduction de la dimensionnalité de l'apprentissage automatique. Il s'agit d'un processus statistique qui convertit les observations de caractéristiques corrélées en un ensemble de caractéristiques linéairement non corrélées à l'aide d'une transformation orthogonale.
Que signifie PC1 et PC2?
Ces axes qui représentent la variation sont des «composants principaux», PC1 représentant la plus grande variation des données et PC2 représentant la deuxième variation la plus. Si nous avions trois échantillons, alors nous aurions une direction supplémentaire dans laquelle nous pourrions avoir une variation.
Quelle est l'analyse des composants principaux dans l'apprentissage automatique?
L'analyse principale des composants est une technique d'apprentissage non supervisée populaire pour réduire la dimensionnalité des données. Il augmente l'interprétabilité pour le moment, en même temps, il minimise la perte d'informations. Il aide à trouver les fonctionnalités les plus importantes d'un ensemble de données et facilite le traçage des données en 2D et 3D.
