Contenuto
- Definizione - Che cosa significa analisi delle componenti principali (PCA)?
- Un'introduzione a Microsoft Azure e Microsoft Cloud | In questa guida imparerai cos'è il cloud computing e in che modo Microsoft Azure può aiutarti a migrare e gestire la tua azienda dal cloud.
- Techopedia spiega Principal Component Analysis (PCA)
Definizione - Che cosa significa analisi delle componenti principali (PCA)?
L'analisi dei componenti principali (PCA) è una tecnica utilizzata per identificare un numero inferiore di variabili non correlate note come componenti principali da un set di dati più ampio. La tecnica è ampiamente utilizzata per enfatizzare le variazioni e acquisire modelli forti in un set di dati. Inventato da Karl Pearson nel 1901, l'analisi dei componenti principali è uno strumento utilizzato nei modelli predittivi e nell'analisi dei dati esplorativi. L'analisi delle componenti principali è considerata un metodo statistico utile e utilizzata in campi quali la compressione delle immagini, il riconoscimento facciale, le neuroscienze e la computer grafica.
Un'introduzione a Microsoft Azure e Microsoft Cloud | In questa guida imparerai cos'è il cloud computing e in che modo Microsoft Azure può aiutarti a migrare e gestire la tua azienda dal cloud.
Techopedia spiega Principal Component Analysis (PCA)
L'analisi dei componenti principali aiuta a semplificare l'esplorazione e la visualizzazione dei dati. È una semplice tecnica non parametrica per l'estrazione di informazioni da insiemi di dati complessi e confusi. L'analisi dei componenti principali è focalizzata sulla quantità massima di varianza con il minor numero di componenti principali. Uno dei vantaggi distinti associati all'analisi dei componenti principali è che, una volta trovati i pattern nei dati interessati, è supportata anche la compressione dei dati. Si fa uso dell'analisi dei componenti principali per eliminare il numero di variabili o quando ci sono troppi predittori rispetto al numero di osservazioni o per evitare la multicollinearità. È strettamente correlato all'analisi correlazionale canonica e utilizza la trasformazione ortogonale al fine di convertire l'insieme di osservazioni contenenti variabili correlate in un insieme di valori noti come componenti principali. Il numero di componenti principali utilizzati nell'analisi dei componenti principali è inferiore o uguale al numero minore di osservazioni. L'analisi dei componenti principali è sensibile al relativo ridimensionamento delle variabili utilizzate originariamente.
L'analisi delle componenti principali è ampiamente utilizzata in molte aree come ricerche di mercato, scienze sociali e in settori in cui vengono utilizzati set di dati di grandi dimensioni. La tecnica può anche aiutare a fornire un'immagine di dimensione inferiore dei dati originali. È necessario solo uno sforzo minimo nel caso dell'analisi dei componenti principali per ridurre un insieme di dati complesso e confuso in un insieme di informazioni utili semplificato.