Kas ir galveno komponentu metode (PCA) un kā tas tiek izmantots?

Galveno komponentu metode (PCA, Principal Component Analysis) ir statistiska metode datu dimensiju samazināšanai, saglabājot maksimālo iespējamo variāciju.

PCA pārveido sākotnējās mainīgās par jaunu mainīgo kopumu — galvenajām komponentēm, kas ir līnijas kombinācijas sākotnējām mainīgajām. Pirmā galvenā komponente skaidro lielāko datu dispersiju, otra — nākamo pēc lieluma, un tā tālāk.

PCA pielietojumi:

• Datu dimensiju samazināšana vizualizācijai vai modeļu apmācības paātrināšanai.
• Korelēto īpašību noņemšana.
• Visnozīmīgāko īpašību izcelšana.

Piemērs: ja jums ir datu kopums ar 100 īpašībām, PCA var palīdzēt tās samazināt līdz dažām galvenajām komponentēm, saglabājot galveno informāciju.