Описание тега pca

Описание тега Вопросы с тегом

Анализ главных компонентов (PCA) - это статистический метод уменьшения размерности, часто используемый при кластеризации или факторном анализе. Учитывая любое количество объясняющих или причинных переменных, PCA ранжирует переменные по их способности объяснять наибольшие вариации в данных. Именно это свойство позволяет использовать PCA для уменьшения размерности, т. Е. Для определения наиболее важных переменных из большого набора возможных влияний.

Обзор

Анализ главных компонентов (PCA) - это статистический метод уменьшения размерности, часто используемый при кластеризации или факторном анализе. Учитывая любое количество объясняющих или причинных переменных, PCA ранжирует переменные по их способности объяснять наибольшие различия в данных. Именно это свойство позволяет использовать PCA для уменьшения размерности, то есть для определения наиболее важных переменных из большого набора возможных влияний.

Математически анализ главных компонентов (PCA) представляет собой ортогональное преобразование возможно коррелированных переменных (векторов) в некоррелированные переменные, называемые векторами главных компонент.

Использование тегов

Вопросы по тегу pca должны касаться проблем реализации и программирования, а не статистических или теоретических свойств метода. Подумайте, может ли ваш вопрос лучше подходить для Cross Validated, сайта StackExchange для статистики, машинного обучения и анализа данных.

В научном программном обеспечении г для статистических вычислений и график функцийprincomp а также prcomp вычислить PCA.