תוכן עניינים:
הגדרה - מה המשמעות של ניתוח רכיבים עיקריים (PCA)?
ניתוח רכיבים עיקריים (PCA) הוא טכניקה המשמשת לזיהוי מספר קטן יותר של משתנים לא מתואמים המכונים רכיבים עיקריים מתוך מערך נתונים גדול יותר. הטכניקה נמצאת בשימוש נרחב כדי להדגיש וריאציה ולכידת דפוסים חזקים במערך נתונים. הומצא על ידי קארל פירסון בשנת 1901, ניתוח רכיבים עיקרי הוא כלי המשמש במודלים חזויים ובניתוח נתונים חוקר. ניתוח רכיבים עיקרי נחשב לשיטה סטטיסטית מועילה ומשמשת בתחומים כמו דחיסת תמונות, זיהוי פנים, מדעי המוח וגרפיקה ממוחשבת.
Techopedia מסביר ניתוח רכיבים עיקריים (PCA)
ניתוח רכיבים עיקרי עוזר להקל על נתונים לחקירה ולהמחשה של נתונים. זוהי טכניקה לא פרמטרית פשוטה לחילוץ מידע ממערכות נתונים מורכבות ומבלבלות. ניתוח רכיבים עיקריים מתמקד בכמות השונות המרבית עם המספר המועט ביותר של המרכיבים העיקריים. אחד היתרונות המובהקים הקשורים לניתוח הרכיבים העיקרי הוא שברגע שנמצאים דפוסים בנתונים המודאגים, גם דחיסת נתונים נתמכת. אחד עושה שימוש בניתוח רכיבים עיקרי בכדי לבטל את מספר המשתנים או כאשר יש יותר מדי מנבאים בהשוואה למספר התצפיות או כדי להימנע מרובי-קולינריות. זה קשור קשר הדוק לניתוח מתואם קנוני ועושה שימוש בטרנספורמציה אורתוגונאלית כדי להמיר את מערך התצפיות המכיל משתנים מתואמים למערכת ערכים המכונה רכיבים עיקריים. מספר המרכיבים העיקריים המשמשים בניתוח רכיבים עיקרי נמוך או שווה למספר התצפיות הנמוך יותר. ניתוח רכיבים עיקרי רגיש לקנה המידה היחסי של המשתנים המקוריים.
ניתוח רכיבים עיקרי נמצא בשימוש נרחב בתחומים רבים כמו מחקר שוק, מדעי החברה ובתעשיות בהן משתמשים במערכות נתונים גדולות. הטכניקה יכולה לסייע גם במתן תמונה ממדית נמוכה יותר של הנתונים המקוריים. נדרש מאמץ מינימלי בלבד במקרה של ניתוח רכיבים עיקרי להפחתת מערך נתונים מורכב ומבלבל למערך מידע פשוט ושימושי.
