📌Статья про метод главных компонент (PCA)

⏩Метод главных компонент (Principal Component Analysis или же PCA) — алгоритм обучения без учителя, используемый для понижения размерности и выявления наиболее информативных признаков в данных. Его суть заключается в предположении о линейности отношений данных и их проекции на подпространство ортогональных векторов, в которых дисперсия будет максимальной.

⏩В статье рассказывается о том, что:
• PCA может быть реализован с использованием различных методов, включая вычисление собственных векторов и собственных значений ковариационной матрицы данных и сингулярное разложение матрицы данных.

• PCA имеет преимущества, такие как понижение размерности с сохранением большого количества информации и ускорение обучения моделей.

• Однако PCA также имеет недостатки, включая потерю части информации в данных и отсутствие смыслового значения главных компонент.

• Существуют альтернативы PCA, такие как LLE, t-SNE, UMAP и autoencoders, которые могут быть предпочтительными в определенных ситуациях и типах данных.

📎 Статья

@machinelearning_interview