Principal Component Analysis: 편집 역사

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    2024년 12월 2일 (월)

    • 최신이전 06:212024년 12월 2일 (월) 06:21Dendrogram 토론 기여 3,829 바이트 +3,829 새 문서: '''Principal Component Analysis (PCA)''' is a statistical technique used for dimensionality reduction by transforming a dataset into a new coordinate system. The transformation emphasizes the directions (principal components) that maximize the variance in the data, helping to reduce the number of features while preserving essential information. ==Key Concepts== *'''Principal Components:''' New orthogonal axes computed as linear combinations of the original features. The first pr... 태그: 시각 편집