PCA هو مصمم للمتغيرات المستمرة . يحاول تقليل التباين (= الانحرافات المربعة). ينهار مفهوم الانحرافات المربعة عندما يكون لديك متغيرات ثنائية. لذا نعم ، يمكنك استخدام PCA.
ما هو PCA الفئوي؟
تحليل المكونات الرئيسية الفئوية معروف أيضًا من خلال اختصار CATPCA ، لتحليل المكونات الرئيسية الفئوية. … يفترض تحليل المكونات الرئيسية القياسية العلاقات الخطية بين المتغيرات الرقمية. من ناحية أخرى ، يسمح نهج التقسيم الأمثل للمتغيرات بتقليص المتغيرات على مستويات مختلفة.
هل يعمل PCA على البيانات غير الخطية؟
في الورقة “تخفيض الأبعاد: مراجعة مقارنة” تشير إلى أن لا يمكن أن يتعامل مع البيانات غير الخطية .
هل PCA خطي دائمًا؟
PCA عبارة عن نموذج خطي ، ولكن قد لا يكون للعلاقات بين الميزات شكل عامل خطي. هذا يعني أن PCA سيكون تشويه.
متى يجب ألا تستخدم PCA؟
في حين أنه من الممكن تقنيًا استخدام PCA على متغيرات منفصلة ، أو المتغيرات الفئوية التي كانت متغيرات مشفرة ساخنة واحدة ، لا ينبغي عليك ذلك. ببساطة ، إذا كانت متغيراتك لا تنتمي إلى طائرة إحداثي ، فلا تقم بتطبيق PCA عليها.
ما الذي يستخدم PCA لـ؟
تحليل المكون الرئيسي ، أو PCA ، هو طريقة تقليل الأبعاد والتي غالبًا ما تستخدم لتقليل أبعاد مجموعات البيانات الكبيرة ، عن طريق تحويل مجموعة كبيرة من المتغيرات إلى مجموعة أصغر لا تزال تحتوي على معظم المعلومات في المجموعة الكبيرة.
هل يمكنني استخدام PCA للانحدار؟
يؤثر على أداء نماذج الانحدار والتصنيف. يستفيد PCA (تحليل المكون الرئيسي) من الخطية المتعددة ويجمع بين المتغيرات المرتبطة للغاية في مجموعة من المتغيرات غير المرتبطة. لذلك ، يمكن لـ PCA القضاء بشكل فعال على الخطية المتعددة بين الميزات .
كيف تفسر نتائج PCA؟
لتفسير نتيجة PCA ، أولاً وقبل كل شيء ، يجب أن تشرح مؤامرة Scree . من مؤامرة Scree ، يمكنك الحصول على قيمة eigenvalue و ٪ التراكمية لبياناتك. القيم الذاتية التي> 1 سيتم استخدامها للتناوب بسبب في بعض الأحيان ، لا يتم تفسير أجهزة الكمبيوتر التي تنتجها PCA بشكل جيد.
هل استخراج ميزة PCA؟
تحليل المكون المبدأ (PCA) هو طريقة شائعة لاستخراج الميزات في علم البيانات. … أي أنه يقلل من عدد الميزات عن طريق إنشاء متغيرات جديدة أصغر تلتقط جزءًا من المعلومات الموجودة في الميزات الأصلية.
ما هو الفرق بين LDA و PCA؟
كلا من LDA و PCA هما تقنيات التحول الخطي: lda عبارة عن مراقبة في حين أن PCA غير خاضع للإشراف – PCA يتجاهل ملصقات الفئة. يمكننا تصوير PCA كأسلوب يجد اتجاهات التباين القصوى: … تذكر أن LDA تقدم افتراضات حول الفئات الموزعة بشكل طبيعي والطابقات الدراسية المتساوية.
هل PCA طريقة تصفية؟
PCA هي تقنية تقليل الأبعاد (من اختيار الميزات المباشرة) والتي تنشئ سمات جديدة كمزيج من السمات الأصلية من أجل تقليل أبعاد مجموعة البيانات وهي طريقة مرشح أحادية المتغير . < /p>
كيف يمكنني استخدام بيانات PCA؟
كيف يعمل PCA؟
- في حالة وجود متغير y وهو جزء من بياناتك ، فافصل بياناتك إلى Y و X ، على النحو المحدد أعلاه – سنعمل في الغالب مع X. …
- خذ مصفوفة المتغيرات المستقلة X ، وبين كل عمود ، قم بطرح متوسط هذا العمود من كل إدخال. …
- قرر ما إذا كان يجب توحيد.
ماذا يجب أن أختتم في PCA؟
أميل إلى استنتاج المتابعة من الإخراج أعلاه: تشير نسبة التباين إلى مقدار التباين الكلي في تباين مكون رئيسي معين. وبالتالي ، يفسر تقلب PC1 73 ٪ من التباين الكلي للبيانات.
هل يحسن PCA الدقة؟
تحليل المكون الرئيسي (PCA) مفيد للغاية لتسريع الحساب عن طريق تقليل أبعاد البيانات. بالإضافة إلى ذلك ، عندما يكون لديك أبعاد عالية مع متغير مرتفع مرتفع لبعضها البعض ، يمكن لـ PCA تحسين دقة نموذج التصنيف .
هل يقلل PCA متعدد الخطية؟
وبالتالي عن طريق تقليل أبعاد البيانات باستخدام PCA ، يتم الحفاظ على التباين بنسبة 98.6 ٪ و multicollinarity للبيانات.
كيف يختلف PCA عن الانحدار الخطي؟
مع PCA ، يتم تقليل مربعات الخطأ بشكل عمودي على الخط المستقيم ، لذلك فهو انحدار متعامد. في الانحدار الخطي ، يتم تقليل مربعات الخطأ في اتجاه Y. وبالتالي ، فإن الانحدار الخطي يدور حول إيجاد خط مستقيم يناسب البيانات ، اعتمادًا على علاقات البيانات الداخلية.
ما هو الفرق بين الانحدار اللوجستي و PCA؟
لن تنظر PCA في متغير الاستجابة ولكن فقط تباين المتغيرات المستقلة . سوف ينظر الانحدار اللوجستي في كيفية تأثير كل متغير مستقل على متغير الاستجابة.
ما هي عيوب PCA؟
عيوب تحليل المكون الرئيسي
- تصبح المتغيرات المستقلة أقل قابلية للتفسير: بعد تنفيذ PCA على مجموعة البيانات ، ستتحول ميزاتك الأصلية إلى مكونات رئيسية. …
- توحيد البيانات أمر لا بد منه قبل PCA: …
- فقدان المعلومات:
كيف يتم حساب PCA؟
الرياضيات وراء PCA
- خذ مجموعة البيانات بأكملها تتكون من أبعاد D+1 وتجاهل الملصقات بحيث تصبح مجموعة البيانات الجديدة D Dimensional.
- حساب الوسط لكل بعد مجموعة البيانات بأكملها.
- حساب مصفوفة التغاير لمجموعة البيانات بأكملها.
- حساب eigenvectors والقيم الذاتية المقابلة.
ما هو PCA بعبارات بسيطة؟
من Wikipedia ، PCA هو إجراء إحصائي يحول مجموعة من الملاحظات للمتغيرات المرتبطة ربما في مجموعة من قيم المتغيرات غير المرتبطة خطيًا تسمى المكونات الرئيسية. بالكلمات الأكثر بساطة ، يتم استخدام PCA في كثير من الأحيان لتبسيط البيانات ، وتقليل الضوضاء ، والعثور على غير مقاس – “المتغيرات”.
هل يمكنك تطبيق PCA مرتين؟
طلب من البعد يوضح أكثر تباين في مجموعة البيانات الأصلية. لذلك لا يزال بإمكانك القيام ببعض PCA على مجموعة فرعية مفككة من ميزاتك. إذا كنت تأخذ جهاز الكمبيوتر الأكثر أهمية فقط ، فسيجعلك مجموعة بيانات جديدة على Wish ، يمكنك القيام ب PCA من جديد. (إذا لم تقم بذلك ، فلا يوجد تخفيض للبعيد).
هل PCA خاضع للإشراف؟
لاحظ أن PCA طريقة غير خاضعة للإشراف ، مما يعني أنه لا يستفيد من أي ملصقات في الحساب.
هل خوارزمية التعلم الخاضعة للإشراف على PCA؟
تحليل المكون الرئيسي عبارة عن خوارزمية غير خاضعة للإشراف التعلم يتم استخدامها لتقليل الأبعاد في التعلم الآلي. … تعتمد خوارزمية PCA على بعض المفاهيم الرياضية مثل: التباين والتباين.