Hoofdcomponentanalyse (PCA)
Hoofdcomponentanalyse (PCA) is een statistische techniek die helpt bij het vereenvoudigen van grote datasets.
Hoofdcomponentanalyse (PCA)
Hoofdcomponentanalyse (PCA) is een statistische methode die wordt gebruikt om de complexiteit van datasets met veel variabelen te verminderen. Het doet dit door de variabelen te hergroeperen in nieuwe variabelen, hoofdcomponenten genaamd, die de meeste informatie van de originele dataset behouden. Hierdoor ontstaan er nieuwe perspectieven op de dataset die helpen bij het ontdekken van patronen en inzichten zonder informatieverlies.
Een voorbeeld van Hoofdcomponentanalyse (PCA)
Stel dat je een dataset hebt met 100 variabelen over klantgedrag in een winkel. Met PCA kun je dit terugbrengen naar bijvoorbeeld 3 hoofdcomponenten, die nog steeds 90% van de oorspronkelijke variatie in de data dekken.
Extra informatie over Hoofdcomponentanalyse (PCA):
- PCA voegt belangrijke variabelen samen tot enkele hoofdcomponenten.
- PCA wordt veel toegepast in gebieden als machine learning, data-analyse en beeldverwerking.
- Een nadeel van PCA is dat het een lineaire benadering is en mogelijk niet alle niet-lineaire relaties in de data kan vastleggen.
Toffe artikelen die we vonden over Hoofdcomponentanalyse (PCA)