Anasayfa / Genel bir bakış / PCA’i Boyut İndirgeme Dışında da Kullanabilir miyiz?

PCA’i Boyut İndirgeme Dışında da Kullanabilir miyiz?

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.

 

 

Hakkında Mustafa Vahit KESKİN

GÖZ ATMAK İSTEYEBİLİRSİNİZ

Sigorta Sektöründe Veri Bilimi ve Yapay Zeka

Veri Bilimi Okulunun yeni yazarlarından biri olarak herkese Merhaba ! İlk yazımda çalışmakta olduğum sigorta …

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir