Для чего нужен анализ главных компонент (PCA)?

Анализ главных компонент (PCA) нужен для уменьшения размерности данных путём преобразования большого набора переменных в меньший, который по-прежнему содержит большую часть информации из большого набора. www.mql5.com yandex.ru

Некоторые преимущества метода главных компонент:

• Упрощение анализа и визуализации данных. www.mql5.com Небольшое количество переменных в датасете легче исследовать и визуализировать, а сам анализ данных становится намного проще и быстрее для алгоритмов машинного обучения. www.mql5.com dzen.ru
• Сжатие данных. www.mql5.com Метод можно использовать для эффективного сжатия больших датасетов до меньшего числа главных компонент, что может сэкономить место, требуемое для хранения, и сократить время передачи данных. www.mql5.com
• Избавление от шумовых данных. www.mql5.com Метод может удалить шум или случайные отклонения в данных, чтобы сосредоточиться на наиболее значимых закономерностях или тенденциях. www.mql5.com
• Нормализация данных. www.mql5.com Метод стандартизирует данные, масштабируя их до единичной дисперсии, чтобы избавиться от влияния различий в масштабах переменных и повысить точность моделей. www.mql5.com