Howtosignalprocessing
- Quelle est la signification de l'analyse des composants principaux?
- Que sont les résidus dans PCA?
- Quel est le but en utilisant l'analyse des composants principaux sur les mégadonnées avec de nombreuses fonctionnalités?
- Quelle est l'idée principale derrière l'analyse des composants principaux appliquée à un ensemble de variables?
Quelle est la signification de l'analyse des composants principaux?
PCA vous aide à interpréter vos données, mais elle ne trouvera pas toujours les modèles importants. L'analyse des composants principaux (PCA) simplifie la complexité des données de haute dimension tout en conservant les tendances et les modèles. Il le fait en transformant les données en moins de dimensions, qui agissent comme des résumés des fonctionnalités.
Que sont les résidus dans PCA?
La description. résidus = PCARES (X, NDIM) Renvoie les résidus obtenus en conservant les composants principaux NDIM de la matrice N-BY-P x . Les lignes de x correspondent aux observations, colonnes aux variables. ndim est un scalaire et doit être inférieur ou égal à p. Les résidus sont une matrice de la même taille que x .
Quel est le but en utilisant l'analyse des composants principaux sur les mégadonnées avec de nombreuses fonctionnalités?
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.
Quelle est l'idée principale derrière l'analyse des composants principaux appliquée à un ensemble de variables?
L'idée centrale de l'analyse des composants principaux (PCA) est de réduire la dimensionnalité d'un ensemble de données composé d'un grand nombre de variables interdépendantes tout en conservant autant que possible de la variation présente dans l'ensemble de données.
