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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.
- Comment l'analyse des composants principaux réduit-elle la dimensionnalité?
- Qu'est-ce que l'analyse des composants principaux PCA)? Comment PCA est utilisé pour la réduction de la dimensionnalité?
- Pouvons-nous utiliser TSNE pour la réduction de la dimensionnalité?
- Quelle est l'analyse des composants principaux?
Comment l'analyse des composants principaux réduit-elle la dimensionnalité?
L'analyse des composants principaux (PCA) est l'une des réductions de dimension linéaire les plus populaires. Parfois, il est utilisé seul et parfois comme solution de départ pour d'autres méthodes de réduction de dimension. PCA est une méthode basée sur la projection qui transforme les données en la projetant sur un ensemble d'axes orthogonaux.
Qu'est-ce que l'analyse des composants principaux PCA)? Comment PCA est utilisé pour la réduction de la dimensionnalité?
L'analyse des composants principaux, ou PCA, est une méthode de réduction de dimensionnalité qui est souvent utilisée pour réduire la dimensionnalité des grands ensembles de données, en transformant un grand ensemble de variables en une plus petite qui contient encore la plupart des informations dans le grand ensemble.
Pouvons-nous utiliser TSNE pour la réduction de la dimensionnalité?
T-SNE est une technique d'analyse dimensionnelle ou de réduction qui est une courte forme de voisin stochastique distribué en T. Comme son nom l'indique, c'est une technique de dimensionnalité non linéaire qui peut être utilisée dans un scénario où les données sont très élevées.
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.
