Machine learning
ניתוח רכיבים עיקריים
ניתוח רכיבים עיקריים (PCA) הוא שיטה בלתי מפוקחת להפחתת ממדים – כפי שהיא מוצגת בספר הלימוד המודרני של איאן ג'וליף (2002) – הדוחסת נתונים רב-ממדיים לממדים מעטים יותר תוך שמירה על השונות המקסימלית האפשרית. היא מבטאת מחדש משתנים מתואמים כקבוצה קטנה של רכיבים עיקריים בלתי מתואמים, המסודרים לפי כמות השונות בנתונים שכל אחד מהם לוכד.
קראו את השיטה במלואה
לחברים בלבד
התחברותהתחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+16 more
מקורות
- Jolliffe, I.T. (2002). Principal Component Analysis (2nd ed.). Springer. DOI: 10.1007/b98835 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 1). Principal Component Analysis (PCA). ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.
- ניתוח גורמיםסטטיסטיקה למחקר↔ compare
- אשכול היררכילמידת מכונה↔ compare
- רגרסיית לאסולמידת מכונה↔ compare
מאוזכר על ידי
מפענח-מצפין (Autoencoder)ניתוח גורמים בייסיאניניתוח גורמים מאשר (Confirmatory Factor Analysis - CFA)ניתוח גורמים מאשראלפא של קרונבך (ניתוח מהימנות)אבולוציה דיפרנציאליתמודל דיפוזיהניתוח גורמים גישוש (EFA)ניתוח גורמים חקרני לפיתוח סולמות (EFA)מודל תערובת גאוסיאניתאשכול היררכייער בידודIsomapאשכול K-meansרגרסיית לאסוניתוח דיסקרימיננטי ליניארי (LDAרגרסיית רכסניתוח גורמים רובוסטיניתוח רכיבים עיקריים חסין (RPCA)מודל יצירה מבוסס-ציוןאשכול ספקטרלימודל הבלוקים הסטוכסטי (SBM)t-SNEUMAPמפענח אוטומטי וריאציוני