Tartalomjegyzék:
- Meghatározás - Mit jelent a főkomponens-elemzés (PCA)?
- A Techopedia magyarázza a főkomponens-elemzést (PCA)
Meghatározás - Mit jelent a főkomponens-elemzés (PCA)?
A főkomponens-elemzés (PCA) egy olyan módszer, amellyel kevesebb korrelálatlan változót azonosítanak, amelyek főbb komponenseiként ismertek nagyobb adathalmazból. A technikát széles körben használják a variáció hangsúlyozására és az erős minták rögzítésére az adatkészletben. Az 1901-ben Karl Pearson által felfedezett főkomponens-elemzés olyan eszköz, amelyet a prediktív modellekben és a feltáró adatok elemzésében használnak. A főkomponens-elemzést hasznos statisztikai módszernek tekintik, és olyan területeken használják, mint például a képek tömörítése, arcfelismerés, idegtudomány és számítógépes grafika.
A Techopedia magyarázza a főkomponens-elemzést (PCA)
Az alapelem elemzése megkönnyíti az adatok felfedezését és megjelenítését. Ez egy egyszerű, nem paraméteres módszer információ kinyerésére összetett és zavaros adatkészletekből. A főkomponens-elemzés a lehető legkevesebb főkomponensű varianciamennyiségre összpontosít. A főkomponens-elemzés egyik különálló előnye, hogy ha az érintett adatokban találtak mintákat, akkor az adatok tömörítése is támogatott. Az egyik főkomponens-elemzést használjuk a változók számának kiküszöbölésére, vagy ha túl sok előrejelző van a megfigyelések számához képest, vagy a multikollinearitás elkerülésére. Szorosan kapcsolódik a kanonikus korrelációs elemzéshez, és ortogonális transzformációt alkalmaz annak érdekében, hogy a korrelált változókat tartalmazó megfigyelési sorozatot fő komponensekként ismert értékkészletké alakítsuk át. A főkomponens-elemzés során felhasznált főkomponensek száma kisebb vagy egyenlő, mint a megfigyelések kisebb száma. A főkomponens-elemzés érzékeny az eredetileg használt változók relatív méretezésére.
A főkomponens-elemzést széles körben használják számos területen, például a piackutatásban, a társadalomtudományban és az iparágakban, ahol nagy adatkészleteket használnak. Ez a technika segíthet abban is, hogy az eredeti adatokból alacsonyabb méretű képet kapjunk. Csak egy minimális erőfeszítésre van szükség a főkomponens-elemzéshez az összetett és zavaros adatkészlet egyszerűsített hasznos információs halmazba történő redukálásához.
