Czy główne analiza komponentów (PCA) rozwiązać problem z przyjęciem koktajlowym?

1. Czym jest analiza głównego komponentu PCA zastosowana?
2. Jakie są ograniczenia analizy głównych składników?
3. Jaki rodzaj danych jest najlepiej stosowany analiza komponentów głównych?
4. Kiedy powinieneś użyć analizy głównych składników?

Czym jest analiza głównego komponentu PCA zastosowana?

PCA jest narzędziem do identyfikacji głównych osi wariancji w zestawie danych i pozwala na łatwe badanie danych w celu zrozumienia kluczowych zmiennych w danych wartościowych danych i punktowych. Odpowiednio zastosowane, jest to jedno z najpotężniejszych narzędzi w zestawie narzędzi analizy danych.

Jakie są ograniczenia analizy głównych składników?

Niska interpretacja głównych elementów.

Główne elementy to liniowe kombinacje funkcji z oryginalnych danych, ale nie są one tak łatwe do interpretacji. Na przykład trudno jest stwierdzić, które są najważniejszymi funkcjami w zestawie danych po obliczeniu głównych komponentów.

Jaki rodzaj danych jest najlepiej stosowany analiza komponentów głównych?

PCA najlepiej działa na zestawie danych o 3 lub wyższych wymiarach. Ponieważ przy wyższych wymiarach coraz trudniej jest dokonać interpretacji z wynikającej z tego chmury danych. PCA jest stosowany w zestawie danych ze zmiennymi numerycznymi. PCA to narzędzie, które pomaga tworzyć lepsze wizualizacje danych o wysokiej wymiaru.

Kiedy powinieneś użyć analizy głównych składników?

PCA powinien być stosowany głównie dla zmiennych, które są silnie skorelowane. Jeśli związek jest słaby między zmiennymi, PCA nie działa dobrze w celu zmniejszenia danych. Zapoznaj się z matrycą korelacji, aby określić. Zasadniczo, jeśli większość współczynników korelacji jest mniejsza niż 0.3, PCA nie pomoże.