В чём заключается метод главных компонент в статистике?

Метод главных компонент (PCA) — это технология многомерного статистического анализа, которая позволяет сократить размерность пространства признаков с минимальной потерей полезной информации. wiki.loginom.ru

Суть метода заключается в том, чтобы найти такие признаки, которые более полно объясняют изменчивость наблюдений. education.yandex.ru Если просто исключить часть признаков, то можно потерять часть изменчивости наблюдений. education.yandex.ru Метод главных компонент позволяет найти новые признаки, чтобы изменчивость по ним компенсировала исключение части старых. education.yandex.ru

Некоторые особенности метода:

• Выделение главных направлений вариативности. practicum.yandex.ru Метод помогает понять, какие переменные или комбинации переменных вносят наибольший вклад в различия между наблюдениями. practicum.yandex.ru
• Идентифицирование скрытых паттернов. practicum.yandex.ru Например, в медицинских исследованиях PCA может выделить сочетания симптомов или показателей, по которым наиболее сильно различаются группы пациентов. practicum.yandex.ru
• Упрощение моделей. practicum.yandex.ru Многомерные данные часто содержат коррелированные переменные. practicum.yandex.ru PCA уменьшает их количество, сохраняя основную информацию, что облегчает построение моделей машинного обучения. practicum.yandex.ru
• Улучшение визуализации. practicum.yandex.ru Даже самые сложные наборы данных можно сделать более понятными, сведя их к двум-трём главным компонентам и представив в виде графиков. practicum.yandex.ru