প্রধান উপাদানের বিভিন্ন উপকারী বৈশিষ্ট্য রয়েছে (Rao 1964; ক্ষীরসাগর 1972): ইজেনভেক্টরগুলি অর্থোগোনাল, তাই প্রধান উপাদানগুলি মূল ভেরিয়েবলের স্থানের মাধ্যমে যৌথভাবে লম্ব দিক নির্দেশ করে। প্রধান উপাদান স্কোর যৌথভাবে অসম্পর্কিত
প্রধান উপাদানগুলি কি পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত?
প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ হল জড়িত ভেরিয়েবলের পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্সের উপর ভিত্তি করে এবং পারস্পরিক সম্পর্ক স্থিতিশীল হওয়ার আগে সাধারণত একটি বড় নমুনার আকারের প্রয়োজন হয়।
PCA উপাদানগুলি কি স্বাধীন?
PCA প্রধান উপাদান (PC) দ্বারা বিস্তৃত একটি নতুন স্থানে ডেটা প্রজেক্ট করে, যেগুলি অসম্পর্কিত এবং অর্থোগোনাল।পিসি সফলভাবে ডেটাতে প্রাসঙ্গিক তথ্য বের করতে পারে। … এই উপাদানগুলি পরিসংখ্যানগতভাবে স্বাধীন, অর্থাৎ উপাদানগুলির মধ্যে কোনো ওভারল্যাপিং তথ্য নেই।
প্রধান উপাদান কি অনন্য?
তারপর 1 ডাইমেনশনাল পিসিএ-তে, আমরা সেই লাইনে 2 ডাইমেনশনাল ডেটার অভিক্ষেপের বৈচিত্র্যকে সর্বাধিক করার জন্য একটি লাইন খুঁজে পাই। … এই লাইনটি অনন্য নয় যখন 2D ডেটার ঘূর্ণনগত প্রতিসাম্য থাকে, তাই একাধিক লাইন রয়েছে যা অভিক্ষেপে একই সর্বাধিক বৈচিত্র্য দেয়।
প্রধান উপাদানগুলি কি অর্থোগোনাল?
প্রধান উপাদান হল একটি কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের eigenvectors, এবং তাই তারা অর্থোগোনাল। গুরুত্বপূর্ণভাবে, যে ডেটাসেটে PCA কৌশল ব্যবহার করা হবে তা অবশ্যই স্কেল করা উচিত। ফলাফল আপেক্ষিক স্কেলিং এর জন্যও সংবেদনশীল।
