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- Was ist die Hauptkomponentenanalyse?
- Was ist die Hauptkomponentenanalyse mit einem Beispiel erläutern?
- Was bedeutet PC1 und PC2??
- Was ist die Hauptkomponentenanalyse im maschinellen Lernen??
Was ist die Hauptkomponentenanalyse?
Die Hauptkomponentenanalyse (PCA) ist eine Technik zur Reduzierung der Dimensionalität solcher Datensätze und erhöht die Interpretierbarkeit, minimiert gleichzeitig den Informationsverlust. Dies geschieht durch die Erstellung neuer unkorrelierter Variablen, die nacheinander die Varianz maximieren.
Was ist die Hauptkomponentenanalyse mit einem Beispiel erläutern?
Die Hauptkomponentenanalyse ist ein unbeaufsichtigter Lernalgorithmus, der für die Dimensionalitätsreduzierung des maschinellen Lernens verwendet wird. Es ist ein statistischer Prozess, der die Beobachtungen korrelierter Merkmale mit Hilfe der orthogonalen Transformation in eine Reihe linear unkorrelierter Merkmale umwandelt.
Was bedeutet PC1 und PC2??
Diese Achsen, die die Variation darstellen. Wenn wir drei Proben hätten, hätten wir eine zusätzliche Richtung, in die wir Variation haben könnten.
Was ist die Hauptkomponentenanalyse im maschinellen Lernen??
Die Hauptkomponentenanalyse ist eine beliebte unbeaufsichtigte Lerntechnik zur Reduzierung der Dimensionalität von Daten. Es erhöht die Interpretierbarkeit und minimiert gleichzeitig den Informationsverlust. Es hilft, die wichtigsten Funktionen in einem Datensatz zu finden, und erleichtert die Daten, um in 2D und 3D zu zeichnen.
