Pca Tutorial Pdf

PCA Eğitimi

PCA (Principal Component Analysis), çok boyutlu verileri daha az sayıda boyuta indirgemek için kullanılan bir istatistiksel yöntemdir. Bu, verilerin görselleştirilmesini, yorumlanmasını ve analiz edilmesini kolaylaştırır. PCA, veri madenciliği, makine öğrenimi ve görüntü işleme gibi çeşitli alanlarda kullanılır.

PCA Nasıl Çalışır?

PCA, verilerin kovaryans matrisini hesaplayarak başlar. Kovaryans matrisi, verilerin her bir özelliği arasındaki ilişkiyi gösteren bir matristir. PCA daha sonra kovaryans matrisinin öz değerlerini ve öz vektörlerini hesaplar. Öz değerler, kovaryans matrisinin ne kadar yayıldığını ölçerken, öz vektörler, verilerin hangi yönde yayıldığını gösterir.

PCA, daha sonra verileri öz vektörler yönünde projekte ederek daha az sayıda boyuta indirger. Bu, verilerin orijinal boyutlarından daha az sayıda boyutta temsil edilmesini sağlar.

PCA’nın Avantajları

  • Verilerin görselleştirilmesini, yorumlanmasını ve analiz edilmesini kolaylaştırır.
  • Verilerin boyutunu azaltarak hesaplama maliyetini düşürür.
  • Verilerdeki gizli yapıları ortaya çıkarır.
  • Verilerdeki gürültüyü azaltır.

PCA’nın Dezavantajları

  • Verilerin orijinal boyutlarından daha az sayıda boyutta temsil edilmesi, bazı bilgilerin kaybolmasına neden olabilir.
  • PCA, doğrusal olmayan veriler için uygun değildir.

PCA’nın Kullanım Alanları

  • Veri madenciliği
  • Makine öğrenimi
  • Görüntü işleme
  • Finans
  • Sağlık
  • Üretim

PCA ile İlgili Faydalı Siteler ve Dosyalar

Yayımlandı

kategorisi