Метод главных компонент (PCA) - это статистический метод, который позволяет снизить размерность данных, сохраняя при этом наибольшую часть информации. В этой статье мы рассмотрим основные аспекты PCA и его применение.
Автоматический отбор признаков и уменьшение размерности - это процессы, которые позволяют снизить количество признаков в наборе данных, сохраняя при этом важную информацию. Это полезные методы в анализе данных и машинном обучении, которые помогают улучшить производительность моделей и снизить риск переобучения.
Метод главных компонент (PCA) - это статистический метод, который позволяет снизить размерность данных, сохраняя при этом наибольшую часть их вариации. В этой статье мы рассмотрим основные аспекты PCA и его применение.