Inhaltsverzeichnis:
- Definition - Was bedeutet Hauptkomponentenanalyse (PCA)?
- Techopedia erklärt die Hauptkomponentenanalyse (PCA)
Definition - Was bedeutet Hauptkomponentenanalyse (PCA)?
Die Hauptkomponentenanalyse (Principal Component Analysis, PCA) ist eine Technik zur Identifizierung einer kleineren Anzahl nicht korrelierter Variablen, die als Hauptkomponenten bekannt sind, aus einem größeren Datensatz. Die Technik wird häufig verwendet, um Variationen hervorzuheben und starke Muster in einem Datensatz zu erfassen. Die Hauptkomponentenanalyse wurde 1901 von Karl Pearson erfunden und dient als Werkzeug für Vorhersagemodelle und explorative Datenanalysen. Die Hauptkomponentenanalyse wird als nützliche statistische Methode angesehen und in Bereichen wie Bildkomprimierung, Gesichtserkennung, Neurowissenschaften und Computergrafik eingesetzt.
Techopedia erklärt die Hauptkomponentenanalyse (PCA)
Die Hauptkomponentenanalyse erleichtert das Erkunden und Visualisieren von Daten. Es ist eine einfache, nicht parametrische Technik zum Extrahieren von Informationen aus komplexen und verwirrenden Datensätzen. Die Hauptkomponentenanalyse konzentriert sich auf den maximalen Varianzbetrag mit der geringsten Anzahl von Hauptkomponenten. Einer der besonderen Vorteile der Hauptkomponentenanalyse besteht darin, dass die Komprimierung von Daten ebenfalls unterstützt wird, sobald Muster in den betreffenden Daten gefunden wurden. Die Hauptkomponentenanalyse wird verwendet, um die Anzahl der Variablen zu eliminieren oder um Multikollinearität zu vermeiden, wenn es im Vergleich zur Anzahl der Beobachtungen zu viele Prädiktoren gibt. Es ist eng mit der kanonischen Korrelationsanalyse verwandt und nutzt die orthogonale Transformation, um die Beobachtungsmenge, die korrelierte Variablen enthält, in eine Menge von Werten umzuwandeln, die als Hauptkomponenten bekannt sind. Die Anzahl der in der Hauptkomponentenanalyse verwendeten Hauptkomponenten ist kleiner oder gleich der geringeren Anzahl von Beobachtungen. Die Hauptkomponentenanalyse reagiert auf die relative Skalierung der ursprünglich verwendeten Variablen.
Die Hauptkomponentenanalyse wird häufig in vielen Bereichen wie der Marktforschung, den Sozialwissenschaften und in Branchen eingesetzt, in denen große Datenmengen verwendet werden. Die Technik kann auch dazu beitragen, ein kleineres Bild der Originaldaten zu erstellen. Bei der Hauptkomponentenanalyse ist nur ein minimaler Aufwand erforderlich, um einen komplexen und verwirrenden Datensatz in einen vereinfachten nützlichen Informationssatz zu reduzieren.
