Vídeo: O que é um código PCA?
2024 Autor: Miles Stephen | [email protected]. Última modificação: 2023-12-15 23:39
Análise do componente principal ( PCA ) é um procedimento estatístico que usa uma transformação ortogonal para converter um conjunto de observações de variáveis possivelmente correlacionadas em um conjunto de valores de variáveis linearmente não correlacionadas chamadas de componentes principais.
Com relação a isso, o que é PCA e como funciona?
A ideia principal de análise do componente principal ( PCA ) é reduzir a dimensionalidade de um conjunto de dados que consiste em muitas variáveis correlacionadas entre si, tanto pesadamente quanto levemente, enquanto retém a variação presente no conjunto de dados, até a extensão máxima.
Além disso, por que usamos o PCA? PCA é um método usado para reduzir o número de variáveis em seus dados, extraindo uma importante de um grande pool. Reduz a dimensão dos seus dados com o objetivo de reter o máximo de informação possível.
Também é importante saber se o PCA é uma máquina de aprendizagem?
PCA : Aplicação em Aprendizado de Máquina . Análise do componente principal ( PCA ) é uma técnica estatística não supervisionada e não paramétrica usada principalmente para redução de dimensionalidade em aprendizado de máquina . PCA também pode ser usado para filtrar conjuntos de dados ruidosos, como compactação de imagem.
O que são componentes do PCA?
Análise do componente principal ( PCA ) é um procedimento estatístico que usa uma transformação ortogonal para converter um conjunto de observações de variáveis possivelmente correlacionadas (entidades em que cada uma assume vários valores numéricos) em um conjunto de valores de variáveis linearmente não correlacionadas chamadas principais componentes.
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