Howtosignalprocessing
- Qual é o significado da análise de componentes principais?
- O que são resíduos em PCA?
- Qual é o objetivo usando a análise de componentes principais em big data com muitos recursos?
- Qual é a principal idéia por trás da análise de componentes principais aplicada a um conjunto de variáveis?
Qual é o significado da análise de componentes principais?
O PCA ajuda você a interpretar seus dados, mas nem sempre encontrará os padrões importantes. A análise de componentes principais (PCA) simplifica a complexidade em dados de alta dimensão, mantendo as tendências e padrões. Faz isso transformando os dados em menos dimensões, que atuam como resumos de recursos.
O que são resíduos em PCA?
Descrição. Resíduos = PCARES (X, NDIM) Retorna os resíduos obtidos mantendo os componentes principais do NDIM da matriz n-by-p x . Linhas de x correspondem a observações, colunas para variáveis. NDIM é um escalar e deve ser menor ou igual a P. resíduos é uma matriz do mesmo tamanho que x .
Qual é o objetivo usando a análise de componentes principais em big data com muitos recursos?
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.
Qual é a principal idéia por trás da análise de componentes principais aplicada a um conjunto de variáveis?
A idéia central da análise de componentes principais (PCA) é reduzir a dimensionalidade de um conjunto de dados que consiste em um grande número de variáveis inter -relacionadas, mantendo o máximo possível da variação presente no conjunto de dados.
