Vidéo: Qu'est-ce qu'un code PCA ?
2024 Auteur: Miles Stephen | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:36
Analyse des composants principaux ( APC ) est une procédure statistique qui utilise une transformation orthogonale pour convertir un ensemble d'observations de variables éventuellement corrélées en un ensemble de valeurs de variables non corrélées linéairement appelées composantes principales.
À cet égard, qu'est-ce que la PCA et comment fonctionne-t-elle ?
L'idée principale de analyse des composants principaux ( APC ) est de réduire la dimensionnalité d'un ensemble de données composé de nombreuses variables corrélées entre elles, fortement ou légèrement, tout en conservant la variation présente dans l'ensemble de données, jusqu'à la mesure maximale.
De plus, pourquoi utilisons-nous le PCA ? APC est une méthode utilisé pour réduire le nombre de variables dans vos données en extrayant une variable importante d'un grand pool. Il réduit la dimension de vos données dans le but de conserver un maximum d'informations.
A savoir aussi, la PCA est-elle une machine à apprendre ?
APC : Candidature en Apprentissage automatique . Analyse des composants principaux ( APC ) est une technique statistique non paramétrique non supervisée principalement utilisée pour la réduction de dimensionnalité dans apprentissage automatique . APC peut également être utilisé pour filtrer des ensembles de données bruyants, tels que la compression d'images.
Que sont les composants PCA ?
Analyse des composants principaux ( APC ) est une procédure statistique qui utilise une transformation orthogonale pour convertir un ensemble d'observations de variables éventuellement corrélées (dont chacune prend différentes valeurs numériques) en un ensemble de valeurs de variables linéairement non corrélées appelées principales Composants.
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