Анализ главных компонент – это метод понижения размерности Датасета (Dataset), который преобразует больший набор переменных в меньший с минимальными потерями информативности. Уменьшение количества переменных в наборе данных происходит в ущерб точности, но хитрость здесь заключается в том, чтобы потерять немного в точности, но обрести простоту. Поскольку меньшие наборы данных легче исследовать и визуализировать, анализ данных становится намного проще и быстрее для Алгоритмов (Algorithm) Машинного обучения (ML) ...

Источник: Nuances of Programming Вступление Продвинутый специалист в области обработки данных владеет широким спектром алгоритмов машинного обучения и может разъяснить результаты работы каждого алгоритма заинтересованным лицам. Однако не у каждого заинтересованного лица достаточно квалификации, чтобы понять эти разъяснения из-за сложности МО. К счастью, их можно сделать наглядными, используя методы уменьшения размерности для создания визуального представления данных высокой размерности. В этой статье вы познакомитесь с одним из таких методов...