Преимущества метода главных компонент в анализе данных:

• Снижение размерности. 14 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 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 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

Недостатки метода главных компонент в анализе данных:

• Потеря данных. 1 Метод может отбросить слишком много главных компонент или оставить те, которые не охватывают всё разнообразие данных. 1
• Сложности с интерпретацией результатов. 12 Это происходит, 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
• Требование больших вычислительных ресурсов. 1 Метод может быть вычислительно интенсивным для больших наборов данных, потенциально ограничивая его масштабируемость. 2
• Предположение о линейной связи данных. 12 Метод предполагает, что данные линейно связаны, а главные компоненты не коррелированы, что не всегда верно. 1 Если это не так, результаты будут недостоверными. 1