PCA’i Boyut İndirgeme Dışında da Kullanabilir miyiz?
(No Ratings Yet)
Loading...Soru: İstatistiksel bir teknik olan PCA (principal component analysis) sadece boyut indirgemek için mi kullanılır? Başka işimize yaramaz mı?
Cevap:
1. Çok boyutlu veriyi görselleştirme imkanı sağlar. Çok boyutlu veri setini iki bileşene indirgeyip veri setini iki eksen üzerinde görselleştirebiliriz.
2. Kavramsal indirgeme ile paha biçilmez bilgiler sunar. Eğer indirgeme işlemi sonrasında bileşenlerin içlerinde kalan değişkenler eğer aynı kavramları dolaylı olarak ifade eden değişkenler ise bu durumda bileşenler aslında latent/gizil/faktör/kavram değişkenlerdir. Bu durumda eğer birey ya da kurum özelinde bir analiz yapılıyorsa bu iki eksen görselleştirildiğinde ortaya çıkan grafiğin 4 köşesine düşen birey ya da kurumlar bize paha biçilmez bilgiler sunar. Öyle ki kendisinden çok değerli iş kararları çıkabilir.
3. Çoklu doğrusal bağlantı problemine çözüm sunar. Bu problemin ortaya çıktığı durumda eğer bileşenler indirgendikten sonra üzerlerine regresyon fit edilirse bu durumda bir gözetimsiz öğrenme yaklaşımı olan PCA, PCR olarak (principal component regression) bir gözetimli makine öğrenmesi tekniği olarak kullanılabilir hale gelir.
![](https://www.veribilimiokulu.com/wp-content/uploads/2020/05/logo-e1590873495165.png"){kind=logo}