Некоторые преимущества применения метода главных компонент (PCA) для анализа больших объёмов данных:

• Снижение размерности. 14 Метод эффективно уменьшает количество переменных в наборе данных, сохраняя при этом наиболее важную информацию. 1 Это упрощает анализ и визуализацию данных, снижает вычислительную сложность и повышает производительность модели. 1
• Сжатие данных. 1 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. 1
• Избавление от шумовых данных. 1 Метод может удалить шум или случайные отклонения в данных, чтобы сосредоточиться на наиболее значимых закономерностях или тенденциях. 1
• Интерпретируемые результаты. 1 Получаемые главные компоненты можно легко интерпретировать и визуализировать, что полезно для понимания структуры данных. 1
• Нормализация данных. 1 Метод стандартизирует данные, масштабируя их до единичной дисперсии, чтобы избавиться от влияния различий в масштабах переменных и повысить точность моделей. 1