Некоторые плюсы метода главных компонент (PCA) в машинном обучении:

• Снижение размерности. 13 Метод 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 позволяет сжимать большие наборы данных до меньшего числа главных компонент, что экономит место для хранения и сокращает время передачи данных. 1
• Избавление от шумовых данных. 1 Метод удаляет 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

Некоторые минусы метода главных компонент:

• Потеря данных. 1 Метод может отбросить слишком много главных компонент или оставить те, которые не охватывают всё разнообразие данных. 1
• Сложность интерпретации. 1 Интерпретация результатов может быть сложной, особенно когда исходные переменные сильно коррелированы или когда получается много главных компонент. 1
• Чувствительность к выбросам. 1 Выбросы могут исказить алгоритм и привести к необъективным результатам. 1
• Требует больших вычислительных ресурсов. 1 В большом наборе данных метод главных компонент может создать ту же проблему, которую он пытается решить. 1
• Предполагает линейную связь данных, а главные компоненты не коррелированы, что не всегда верно. 1 Если это не так, результаты будут недостоверными. 1