Привет всем, в этом блоге мы подробно узнаем об анализе главных компонентов PCA. Сначала мы получим сильное геометрическое представление об этом, затем мы увидим, как применять его шаг за шагом, и, наконец, реализуем его в коде Python. Весь код, написанный в этом блоге, находится на моем github- https://github.com/HarshMishra2002/pca Прежде всего, PCA — это метод извлечения признаков. Это уменьшает размерность ваших данных и спасает вас от проклятия размерности. Согласно..

Привет всем в этом блоге Давайте познакомимся с PCA… Что такое анализ главных компонентов? ◙ Анализ главных компонентов, или PCA, — это метод уменьшения размерности, который часто используется для уменьшения размерности больших наборов данных путем преобразования большого набора переменных в меньший, который по-прежнему содержит большую часть информации в большом наборе. ◙ Уменьшение количества переменных в наборе данных, естественно, происходит за счет точности, но хитрость в..

Здравствуй, умница, Надеюсь, вы читали мой блог с подробным объяснением методологии PCA . Сегодня мы увидим, как PCA реализован в Python. Используемый набор данных — это набор данных о вине от Kaggle. Вы можете использовать любой набор данных, однако, если вам нужен набор данных, вы можете скачать его здесь . Этот набор данных содержит информацию о трех классах вин и 12 различных параметрах, связанных с этими тремя классами. Наша цель - построить модель классификатора, чтобы..