Терминологический словарь автоматизации строительства и производственных процессов

Свидетельство о регистрации СМИ:
ЭЛ № ФС77-79395 от 02.11.2020

ISSN: 2782-1528

DOI 10.34660/c0727-6092-6372-a

Последнее обновление словаря: 17.04.2024 - 07:53
Категории

Анализ основных компонентов

Анализ основных компонентов (Principal component analysis) – это построение новых функций, которые являются основными компонентами набора данных. Главные компоненты представляют собой случайные величины максимальной дисперсии, построенные из линейных комбинаций входных признаков. Эквивалентно, они являются проекциями на оси главных компонентов, которые представляют собой линии, минимизирующие среднеквадратичное расстояние до каждой точки в наборе данных. Чтобы обеспечить уникальность, все оси главных компонентов должны быть ортогональны. PCA – это метод максимального правдоподобия для линейной регрессии при наличии гауссовского шума как на входе, так и на выходе. В некоторых случаях PCA соответствует преобразованию Фурье, например DCT, используемому при сжатии изображений JPEG.

[Чесалов А. Ю. Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов/  А. Ю. Чесалов —  «Издательские решения» 2022 г., 670 стр.]

Анализ основных компонентов — это метод, используемый для уменьшения размерности многомерных наборов данных путем выявления наиболее важных признаков, объясняющих дисперсию данных. Пример: PCA используется для сжатия изображений, распознавания лиц и речи.

[50 терминов искусственного интеллекта. (Электронный ресурс).  Режим доступа: http:// pudie.ru›articles/704343/, свободный]

69 просмотров

Правообладателям! В случае если свободный доступ к данному термину является нарушением авторских прав, составители готовы, по требованию правообладателя, убрать ссылку, либо сам термин (определение) с сайта. Для связи с администрацией воспользуйтесь формой обратной связи.