Định nghĩa Principal Component Analysis (PCA) là gì?

Principal Component Analysis (PCA)Phân tích thành phần chính (PCA). Đây là nghĩa tiếng Việt của thuật ngữ Principal Component Analysis (PCA) – một thuật ngữ thuộc nhóm Technology Terms – Công nghệ thông tin.

Độ phổ biến(Factor rating): 5/10

Phép phân tích thành phần chính (PCA) là một kỹ thuật được sử dụng để xác định một số lượng nhỏ của các biến không tương quan được gọi là thành phần chủ yếu từ một tập lớn của dữ liệu. Kỹ thuật này được sử dụng rộng rãi để nhấn mạnh sự thay đổi và nắm bắt được mô hình mạnh mẽ trong một tập dữ liệu. Phát minh bởi Karl Pearson vào năm 1901, phân tích thành phần chính là một công cụ được sử dụng trong mô hình dự báo và phân tích dữ liệu thăm dò. phép phân tích thành phần chính được coi là một phương pháp thống kê hữu ích và được sử dụng trong các lĩnh vực như nén hình ảnh, nhận diện khuôn mặt, khoa học thần kinh và đồ họa máy tính.

Xem thêm: Thuật ngữ công nghệ A-Z

Giải thích ý nghĩa

Phép phân tích thành phần chính giúp dễ dàng hơn làm cho dữ liệu để khám phá và hình dung. Đây là một kỹ thuật phi tham số đơn giản để trích xuất thông tin từ các tập dữ liệu phức tạp và khó hiểu. phép phân tích thành phần chính là tập trung vào số lượng chênh lệch tối đa với số lượng ít nhất các thành phần chính. Một trong những lợi thế riêng biệt gắn liền với phép phân tích thành phần chính là một khi mô hình được tìm thấy trong các dữ liệu có liên quan, nén dữ liệu cũng được hỗ trợ. Một làm cho việc sử dụng phép phân tích thành phần chính để loại bỏ các số biến hoặc khi có quá nhiều yếu tố dự báo so với số quan sát hoặc để tránh đa cộng tuyến. Nó có liên quan chặt chẽ với phân tích tương quan kinh điển và làm cho việc sử dụng biến đổi trực giao để chuyển đổi các thiết lập của các quan sát có chứa các biến tương quan vào một tập hợp các giá trị được gọi là thành phần chủ yếu. Số lượng các thành phần chủ yếu được sử dụng trong phép phân tích thành phần chính là nhỏ hơn hoặc bằng với số ít các quan sát. phép phân tích thành phần chính là nhạy cảm với các tỷ lệ tương đối của các biến ban đầu được sử dụng.

What is the Principal Component Analysis (PCA)? – Definition

Principal component analysis (PCA) is a technique used for identification of a smaller number of uncorrelated variables known as principal components from a larger set of data. The technique is widely used to emphasize variation and capture strong patterns in a data set. Invented by Karl Pearson in 1901, principal component analysis is a tool used in predictive models and exploratory data analysis. Principal component analysis is considered a useful statistical method and used in fields such as image compression, face recognition, neuroscience and computer graphics.

Understanding the Principal Component Analysis (PCA)

Principal component analysis helps make data easier to explore and visualize. It is a simple non-parametric technique for extracting information from complex and confusing data sets. Principal component analysis is focused on the maximum variance amount with the fewest number of principal components. One of the distinct advantages associated with the principal component analysis is that once patterns are found in the concerned data, compression of data is also supported. One makes use of principal component analysis to eliminate the number of variables or when there are too many predictors compared to number of observations or to avoid multicollinearity. It is closely related to canonical correlational analysis and makes use of orthogonal transformation in order to convert the set of observations containing correlated variables into a set of values known as principal components. The number of principal components used in principal component analysis is less than or equal to the lesser number of observations. Principal component analysis is sensitive to the relative scaling of the originally used variables.

Thuật ngữ liên quan

  • Independent Component Analysis (ICA)
  • Data
  • Systems Analysis
  • Source Code Analysis Tool
  • Alan Turing
  • Boolean Logic
  • Computer Science
  • Computer System
  • Deterministic System
  • Loose Coupling

Source: Principal Component Analysis (PCA) là gì? Technology Dictionary – biabop – Techtopedia – Techterm

Rate this post