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- O que é análise de componentes principais?
- O que é a análise de componentes principais explica com um exemplo?
- O que significa PC1 e PC2?
- O que é a análise de componentes principais no aprendizado de máquina?
O que é análise de componentes principais?
A análise de componentes principais (PCA) é uma técnica para reduzir a dimensionalidade de tais conjuntos de dados, aumentando a interpretabilidade, mas ao mesmo tempo minimizando a perda de informações. Faz isso criando novas variáveis não correlacionadas que maximizam sucessivamente a variação.
O que é a análise de componentes principais explica com um exemplo?
A análise de componentes principais é um algoritmo de aprendizado não supervisionado que é usado para a redução da dimensionalidade no aprendizado de máquina. É um processo estatístico que converte as observações de recursos correlacionados em um conjunto de recursos linearmente não correlados com a ajuda da transformação ortogonal.
O que significa PC1 e PC2?
Esses eixos que representam a variação são "componentes principais", com PC1 representando a maior variação nos dados e PC2 representando a segunda maior variação nos dados. Se tivéssemos três amostras, teríamos uma direção extra em que poderíamos ter variação.
O que é a análise de componentes principais no aprendizado de máquina?
A análise de componentes principais é uma técnica popular de aprendizado sem supervisão para reduzir a dimensionalidade dos dados. Aumenta a interpretabilidade ainda, ao mesmo tempo, minimiza a perda de informações. Ajuda a encontrar os recursos mais significativos em um conjunto de dados e facilita os dados para plotar em 2D e 3D.
