รหัส PCA คืออะไร?
รหัส PCA คืออะไร?

วีดีโอ: รหัส PCA คืออะไร?

วีดีโอ: รหัส PCA คืออะไร?
วีดีโอ: สอน Machine Learning: Principal Component Analysis (PCA) เบื้องต้น ด้วย iris data 2024, พฤศจิกายน
Anonim

การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก ( PCA ) เป็นขั้นตอนทางสถิติที่ใช้การแปลงมุมฉากเพื่อแปลงชุดการสังเกตของตัวแปรที่อาจสัมพันธ์กันเป็นชุดของค่าของตัวแปรเชิงเส้นที่ไม่สัมพันธ์กันซึ่งเรียกว่าองค์ประกอบหลัก

PCA คืออะไรและทำงานอย่างไร

แนวคิดหลักของ การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก ( PCA ) คือการลดมิติของชุดข้อมูลที่ประกอบด้วยตัวแปรหลายตัวที่สัมพันธ์กัน ไม่ว่าจะมากหรือน้อย โดยคงความแปรผันที่มีอยู่ในชุดข้อมูลไว้จนถึงระดับสูงสุด

นอกจากนี้ เหตุใดเราจึงใช้ PCA PCA เป็นวิธีการ ใช้แล้ว เพื่อลดจำนวนตัวแปรในข้อมูลของคุณโดยแยกตัวแปรที่สำคัญออกจากพูลขนาดใหญ่ มันลดขนาดข้อมูลของคุณโดยมีวัตถุประสงค์เพื่อรักษาข้อมูลให้มากที่สุด

อีกอย่างที่ควรทราบคือ PCA เป็นเครื่องเรียนรู้หรือไม่?

PCA : การสมัครใน การเรียนรู้ของเครื่อง . การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก ( PCA ) เป็นเทคนิคทางสถิติแบบไม่อิงพารามิเตอร์แบบไม่มีการควบคุมดูแล ซึ่งใช้เป็นหลักสำหรับการลดมิติใน การเรียนรู้ของเครื่อง . PCA ยังสามารถใช้เพื่อกรองชุดข้อมูลที่มีสัญญาณรบกวน เช่น การบีบอัดภาพ

ส่วนประกอบ PCA คืออะไร?

การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก ( PCA ) เป็นขั้นตอนทางสถิติที่ใช้การแปลงมุมฉากเพื่อแปลงชุดการสังเกตของตัวแปรที่อาจสัมพันธ์กันได้ (เอนทิตีที่แต่ละรายการใช้ค่าตัวเลขต่างๆ) เป็นชุดของค่าของตัวแปรเชิงเส้นที่ไม่สัมพันธ์กันที่เรียกว่าตัวการ ส่วนประกอบ.

แนะนำ: