تحلیل مؤلفههای اصلی
تحلیل مؤلفههای اصلی (PCA) یک روش کاهش ابعاد بدون نظارت است — با توجه به رویکرد متنی مدرن آن توسط ایان جولیف (۲۰۰۲) — که دادههای با ابعاد بالا را به ابعاد کمتر فشرده میکند و در عین حال حداکثر واریانس ممکن را حفظ میکند. این روش متغیرهای همبسته را به مجموعهای کوچک از مؤلفههای اصلی نامرتبط بازنویسی میکند که بر اساس میزان جذب واریانس دادهها توسط هر یک مرتب شدهاند.
مطالعهٔ کامل روش
برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+16 more
منابع
- Jolliffe, I.T. (2002). Principal Component Analysis (2nd ed.). Springer. DOI: 10.1007/b98835 ↗
نحوهٔ استناد به این صفحه
ScholarGate. (2026, June 1). Principal Component Analysis (PCA). ScholarGate. https://scholargate.app/fa/machine-learning/pca
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Factor Analysisآمار پژوهش↔ compare
- خوشهبندی سلسلهمراتبییادگیری ماشین↔ compare
- رگرسیون لسویادگیری ماشین↔ compare
ارجاعشده در
در این صفحه مشکلی دیدید؟ گزارش دهید یا اصلاحی پیشنهاد کنید →