Howtosignalprocessing
- Was wird eine PCA -Hauptkomponentenanalyse verwendet??
- Was sind die Einschränkungen der Hauptkomponentenanalyse?
- Auf welcher Art von Daten ist die Hauptkomponentenanalyse PCA am besten verwendet?
- Wann sollten Sie die Hauptkomponentenanalyse verwenden?
Was wird eine PCA -Hauptkomponentenanalyse verwendet??
PCA ist ein Tool zur Identifizierung der Hauptvarianzachsen in einem Datensatz und ermöglicht eine einfache Datenerforschung, um die Schlüsselvariablen in den Daten und Spot -Ausreißern zu verstehen. Ordnungsgemäß angewendet ist es eines der leistungsstärksten Tools im Datenanalyse -Tool -Kit.
Was sind die Einschränkungen der Hauptkomponentenanalyse?
Niedrige Interpretierbarkeit von Hauptkomponenten.
Hauptkomponenten sind lineare Kombinationen der Merkmale aus den Originaldaten, sind jedoch nicht so einfach zu interpretieren. Zum Beispiel ist es schwierig zu sagen, welche die wichtigsten Funktionen im Datensatz nach Berechnung der Hauptkomponenten sind.
Auf welcher Art von Daten ist die Hauptkomponentenanalyse PCA am besten verwendet?
PCA funktioniert am besten für den Datensatz mit 3 oder höheren Dimensionen. Denn mit höheren Dimensionen wird es immer schwieriger, Interpretationen aus der daraus resultierenden Datenwolke zu machen. PCA wird auf einen Datensatz mit numerischen Variablen angewendet. PCA ist ein Tool, das dazu beiträgt, bessere Visualisierungen von hohen dimensionalen Daten zu erzeugen.
Wann sollten Sie die Hauptkomponentenanalyse verwenden?
PCA sollte hauptsächlich für Variablen verwendet werden, die stark korreliert sind. Wenn die Beziehung zwischen Variablen schwach ist, funktioniert PCA nicht gut, um Daten zu reduzieren. Beziehen Sie sich auf die Korrelationsmatrix, um zu bestimmen. Im Allgemeinen, wenn die meisten Korrelationskoeffizienten kleiner als 0 sind.3, PCA hilft nicht.
