В каких областях применяется метод главных компонент для анализа данных?

Метод главных компонент (PCA) применяется в различных областях, где нужно работать с большими объёмами данных. 14 Некоторые из них:

• Биоинформатика. 1 Метод используется для анализа больших объёмов генетических данных. 1 Например, при исследовании геномов различных организмов PCA позволяет выявить основные генетические факторы, влияющие на определённые признаки. 1
• Финансы. 1 В этой сфере метод применяется для оценки систематических рисков, связанных с рыночными колебаниями. 1 Анализируя главные компоненты, можно выявить основные факторы, влияющие на доходность портфеля, и принять меры для их минимизации. 1
• Маркетинговые исследования. 1 В этой области PCA используется для сегментации клиентов. 1 Анализируя данные о поведении покупателей, можно выявить основные факторы, влияющие на их предпочтения, и разработать целевые маркетинговые стратегии. 1
• Машинное обучение. 1 В этой сфере PCA часто используется для уменьшения размерности данных перед обучением моделей. 1 Это позволяет ускорить процесс обучения и улучшить качество моделей, особенно в случаях, когда исходные данные имеют высокую размерность. 1
• Социология. 2 В этой области метод необходим для решения двух основных задач: анализа данных (описание результатов опросов или других исследований, представленных в виде массивов числовых данных) и описания социальных явлений (построение моделей явлений, в том числе и математических моделей). 2
• Политология. 2 В этой области метод главных компонент был основным инструментом проекта «Политический атлас современности» для линейного и нелинейного анализа рейтингов 192 стран мира по пяти специально разработанным интегральным индексам. 2