خانه » کاهش ابعاد با pca

کاهش ابعاد با pca

کاهش ابعاد با استفاده از استخراج ویژگی

در دنیای واقعی تعداد و ابعاد ویژگی ها خیلی زیاد است که کار با آن ها زمان و حافظه زیادی را می خواهد و حتی همه آن ویژگی ها را لازم نداریم و با یک سری از آنها می توانیم مدل مون را پیش بینی کنیم ولی نکته این است که کدام ویژگی ها را انتخاب کنیم. برای این کار از روش های کاهش بعد مثل pca، lda، kernelpca، nmf و tsvd می توانیم استفاده کنیم.

کاهش ویژگی

مثال کاربردی از کاهش ابعاد با تحلیل مولفه اساسی (PCA)

کاهش ابعاد یکی از مباحث زمینه ای پرکاربرد در حوزه علم داده است.
در این مقاله قصد داریم به صورت کاربدی مساله کاهش ابعاد یا (PCA) را بررسی کنیم

به بالای صفحه بردن