Definisi analisis komponen utama

1. Apa itu analisis komponen utama?
2. Apa yang dijelaskan analisis komponen utama dengan contoh?
3. Apa arti PC1 dan PC2?
4. Apa itu analisis komponen utama dalam pembelajaran mesin?

Apa itu analisis komponen utama?

Analisis Komponen Utama (PCA) adalah teknik untuk mengurangi dimensi dataset tersebut, meningkatkan interpretabilitas tetapi pada saat yang sama meminimalkan kehilangan informasi. Ia melakukannya dengan menciptakan variabel baru yang tidak berkorelasi yang secara berturut -turut memaksimalkan varian.

Apa yang dijelaskan analisis komponen utama dengan contoh?

Analisis komponen utama adalah algoritma pembelajaran tanpa pengawasan yang digunakan untuk pengurangan dimensi dalam pembelajaran mesin. Ini adalah proses statistik yang mengubah pengamatan fitur berkorelasi menjadi serangkaian fitur yang tidak berkorelasi linier dengan bantuan transformasi ortogonal.

Apa arti PC1 dan PC2?

Sumbu ini yang mewakili variasi adalah "komponen utama", dengan PC1 mewakili variasi terbanyak dalam data dan PC2 yang mewakili variasi terbanyak kedua dalam data. Jika kami memiliki tiga sampel, maka kami akan memiliki arah ekstra di mana kami dapat memiliki variasi.

Apa itu analisis komponen utama dalam pembelajaran mesin?

Analisis Komponen Utama adalah teknik pembelajaran tanpa pengawasan yang populer untuk mengurangi dimensi data. Ini meningkatkan interpretabilitas, pada saat yang sama, meminimalkan kehilangan informasi. Ini membantu untuk menemukan fitur paling signifikan dalam dataset dan membuat data mudah untuk merencanakan dalam 2D ​​dan 3D.