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PCA - Coggle Diagram
PCA
Come funziona
- Standardizzare i dati → media = 0, varianza = 1
- Calcolare la matrice di covarianza
- Calcolare autovettori e autovalori della matrice di covarianza
- Ordinare gli autovettori in base agli autovalori (dal maggiore al minore)
- Proiettare i dati sui primi k autovettori → nuova rappresentazione ridotta
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cos'è
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Trasforma i dati in un nuovo insieme di variabili non correlate, chiamate componenti principali
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VARIABILE
Autovettori (Componenti Principali): direzioni di massima varianza, tra loro ortogonali
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PYTON
n_components
(Numero dimensione Target)
Se < 1 → mantiene abbastanza componenti da spiegare una certa percentuale della varianza
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