Как метод главных компонент помогает в анализе больших массивов данных?

Метод главных компонент (PCA) помогает анализировать большие массивы данных, упрощая их интерпретацию. 1 Некоторые способы, как это происходит:

• Выделение главных направлений вариативности. 1 PCA позволяет понять, какие переменные или комбинации переменных вносят наибольший вклад в различия между наблюдениями. 1 Например, если было десять исходных характеристик, то после применения PCA может оказаться, что всего двух или трёх главных компонент достаточно, чтобы объяснить большую часть вариативности. 1
• Упрощение моделей. 1 Многомерные данные часто содержат коррелированные переменные. 1 PCA уменьшает их количество, сохраняя основную информацию, что облегчает построение моделей машинного обучения. 1
• Улучшение визуализации. 1 Даже самые сложные наборы данных можно сделать более понятными, сведя их к двум-трём главным компонентам и представив в виде графиков. 1
• Избавление от шумовых данных. 3 Метод может удалить шум или случайные отклонения в данных, чтобы сосредоточиться на наиболее значимых закономерностях или тенденциях. 3
• Обнаружение выбросов. 2 Выбросы легко заметить на графиках, где главные компоненты создают новую систему координат. 1

PCA помогает взглянуть на сложные данные под другим углом, вычленить суть, отбросив второстепенное. 4