В чем заключается основное отличие метода главных компонент от других видов статистического анализа?

Одно из основных отличий метода главных компонент (PCA) от других видов статистического анализа заключается в его целях и подходе к работе с данными. kurshub.ru

Цель PCA — максимально точно воспроизвести исходную дисперсию данных с помощью меньшего числа переменных. kurshub.ru Метод не делает предположений о скрытых причинах, просто ищет оптимальные линейные комбинации наблюдаемых переменных. kurshub.ru

В отличие от других методов, PCA позволяет найти те направления в данных, где находится основная часть их вариативности. practicum.yandex.ru 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. practicum.yandex.ru bigenc.ru

Также PCA упрощает структуру данных, делает их компактнее и удобнее для анализа. kurshub.ru Например, даже самые сложные наборы данных можно сделать более понятными, сведя их к двум-трём главным компонентам и представив в виде графиков. practicum.yandex.ru