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वीडियो: पीसीए स्केलेर क्या है?
2024 लेखक: Miles Stephen | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:36
पीसीए का उपयोग करते हुए अजगर ( स्किकिट-लर्न ) मशीन लर्निंग एल्गोरिथम को गति देने का एक अधिक सामान्य तरीका है. का उपयोग करना प्रमुख कंपोनेंट विश्लेषण ( पीसीए ) यदि आपका सीखने का एल्गोरिदम बहुत धीमा है क्योंकि इनपुट आयाम बहुत अधिक है, तो उपयोग कर रहे हैं पीसीए इसे तेज करने के लिए एक उचित विकल्प हो सकता है।
लोग यह भी पूछते हैं कि आप SKLearn में PCA का उपयोग कैसे करते हैं?
स्किकिट-लर्न का उपयोग करके पीसीए का प्रदर्शन दो चरणों वाली प्रक्रिया है:
- पीसीए क्लास को कंस्ट्रक्टर को कंपोनेंट्स की संख्या पास करके इनिशियलाइज़ करें।
- फ़िट को कॉल करें और फिर इन विधियों में सेट की गई सुविधा को पास करके विधियों को रूपांतरित करें। ट्रांसफ़ॉर्म विधि प्रमुख घटकों की निर्दिष्ट संख्या लौटाती है।
यह भी जानिए, क्या है PCA Python? प्रमुख कंपोनेंट विश्लेषण साथ अजगर . प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस मूल रूप से संभावित सहसंबद्ध चर के अवलोकन के एक सेट को रैखिक रूप से असंबद्ध चर के मूल्यों के एक सेट में बदलने के लिए एक सांख्यिकीय प्रक्रिया है।
इसके अलावा, क्या SKLearn PCA को सामान्य करता है?
आपका मानकीकरण आपके डेटा को एक नए स्थान पर रखता है जिसे द्वारा देखा जाता है पीसीए और इसका परिवर्तन मूल रूप से डेटा को उसी स्थान पर होने की अपेक्षा करता है। प्रीपेड स्केलर डेटा में जाने से पहले हमेशा अपने परिवर्तन को लागू करेगा पीसीए वस्तु। जैसा कि @ लार्समैन बताते हैं, आप इसका उपयोग करना चाह सकते हैं स्केलेर.
पीसीए किसके लिए प्रयोग किया जाता है?
प्रमुख कंपोनेंट विश्लेषण ( पीसीए ) एक तकनीक है अभ्यस्त विविधता पर जोर देना और डेटासेट में मजबूत पैटर्न लाना। यह अक्सर है अभ्यस्त डेटा को एक्सप्लोर करना और विज़ुअलाइज़ करना आसान बनाएं।
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पीसीए कोड क्या है?
प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस (पीसीए) एक सांख्यिकीय प्रक्रिया है जो संभावित सहसंबद्ध चर के अवलोकनों के एक सेट को रैखिक रूप से असंबद्ध चर के मूल्यों के एक सेट में बदलने के लिए ऑर्थोगोनल ट्रांसफॉर्मेशन का उपयोग करती है जिसे प्रिंसिपल कंपोनेंट्स कहा जाता है।
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