Howtosignalprocessing
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.
- Bagaimana analisis komponen utama mengurangi dimensi?
- Apa itu analisis komponen utama PCA)? Bagaimana PCA digunakan untuk pengurangan dimensionalitas?
- Bisakah kita menggunakan TSNE untuk pengurangan dimensi?
- Apa itu analisis komponen utama?
Bagaimana analisis komponen utama mengurangi dimensi?
Analisis Komponen Utama (PCA) adalah salah satu pengurangan dimensi linier yang paling populer. Terkadang, digunakan sendiri dan kadang -kadang sebagai solusi awal untuk metode pengurangan dimensi lainnya. PCA adalah metode berbasis proyeksi yang mengubah data dengan memproyeksikannya ke satu set sumbu ortogonal.
Apa itu analisis komponen utama PCA)? Bagaimana PCA digunakan untuk pengurangan dimensionalitas?
Analisis komponen utama, atau PCA, adalah metode pengurangan dimensi yang sering digunakan untuk mengurangi dimensi set data besar, dengan mengubah set variabel besar menjadi yang lebih kecil yang masih berisi sebagian besar informasi dalam set besar dalam set besar.
Bisakah kita menggunakan TSNE untuk pengurangan dimensi?
T-SNE adalah teknik untuk analisis dimensi atau reduksi yang merupakan bentuk pendek dari tetangga stokastik yang didistribusikan T yang didistribusikan. Seperti namanya itu adalah teknik dimensi nonlinier yang dapat digunakan dalam skenario di mana data dimensi sangat tinggi.
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.
