Redução de dimensionalidade da análise de componentes principais

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.

1. Como a análise dos componentes principais reduz a dimensionalidade?
2. O que é a análise de componentes principais PCA)? Como o PCA é usado para redução de dimensionalidade?
3. Podemos usar o TSNE para redução de dimensionalidade?
4. O que é análise de componentes principais?

Como a análise dos componentes principais reduz a dimensionalidade?

A análise de componentes principais (PCA) é uma das reduções lineares de dimensão mais populares. Às vezes, é usado sozinho e às vezes como uma solução inicial para outros métodos de redução de dimensão. O PCA é um método baseado em projeção que transforma os dados, projetando -os em um conjunto de eixos ortogonais.

O que é a análise de componentes principais PCA)? Como o PCA é usado para redução de dimensionalidade?

A análise de componentes principais, ou PCA, é um método de redução de dimensionalidade que é frequentemente usado para reduzir a dimensionalidade de grandes conjuntos de dados, transformando um grande conjunto de variáveis ​​em uma menor que ainda contém a maioria das informações no grande conjunto.

Podemos usar o TSNE para redução de dimensionalidade?

O T-SNE é uma técnica para análise dimensional ou redução que é uma forma curta de incorporação estocástica de distribuição t. Como o nome sugere, é uma técnica de dimensionalidade não linear que pode ser utilizada em um cenário em que os dados são muito altos dimensionais.

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.