Метод главных компонент
метод статистического анализа / Материал из Википедии — свободной encyclopedia
Уважаемый Wikiwand AI, давайте упростим задачу, просто ответив на эти ключевые вопросы:
Перечислите основные факты и статистические данные о Метод главных компонент?
Кратко изложите эту статью для 10-летнего ребёнка
Метод главных компонент (англ. principal component analysis, PCA) — один из основных способов уменьшить размерность данных, потеряв наименьшее количество информации. Изобретён Карлом Пирсоном в 1901 году. Применяется во многих областях, в том числе в эконометрике, биоинформатике, обработке изображений, для сжатия данных, в общественных науках[⇨].
Вычисление главных компонент может быть сведено к вычислению сингулярного разложения матрицы данных[⇨] или к вычислению собственных векторов и собственных значений ковариационной матрицы исходных данных[⇨]. Иногда метод главных компонент называют преобразованием Кархунена — Лоэва[1] или преобразованием Хотеллинга (англ. Hotelling transform).