Несколько причин, почему PCA (анализ главных компонент) является важным инструментом для анализа больших данных:

• Снижение размерности. 14 PCA преобразует набор данных с большим количеством переменных в меньший набор переменных, сохраняя при этом большую часть исходной информации. 1 Это упрощает анализ, ускоряет вычисления и улучшает работу алгоритмов машинного обучения. 4
• Улучшение производительности модели. 1 PCA уменьшает шум и избыточность, потенциально повышая точность модели. 1
• Снижение вычислительных затрат. 1 Меньшее количество измерений означает более быстрое время обучения и вывода. 1
• Уменьшение перегрузки. 1 PCA упрощает модели, делая их менее склонными к изучению шумов в обучающих данных. 1
• Улучшенная визуализация данных. 14 PCA позволяет строить графики и исследовать высокоразмерные данные в 2D или 3D, что способствует визуализации данных. 1
• Поиск скрытых закономерностей. 3 PCA может помочь выявить скрытые зависимости между признаками и их влияние на данные. 3